Phòng thí nghiệm / GPU cho huấn luyện, suy luận và tinh chỉnh
IteraGPU / Nghiên cứu ML
Bạn giao cho mô hình công việc gì?
Huấn luyện, suy luận và thích ứng đòi hỏi những đánh đổi khác nhau giữa bộ nhớ, độ chính xác và thời lượng. Hãy bắt đầu từ khối lượng công việc của bạn để chuẩn bị cấu hình và quy trình phù hợp.
Huấn luyện GPU: xác nhận vòng lặp trước đợt chạy
Chuẩn bị dữ liệu, batch và khả năng khôi phục một lần huấn luyện. Một giao thức từng pha để kiểm soát bộ nhớ, gradient, đánh giá và các tệp đầu ra.
Chuẩn bị quy trìnhSuy luận GPU: chọn theo bộ nhớ, ngữ cảnh và chất lượng
Định cỡ suy luận với ngữ cảnh, mức đồng thời, đỉnh bộ nhớ và chất lượng đầu ra. Một quy trình cụ thể trước khi chọn gói GPU của bạn.
Chuẩn bị quy trìnhFine-tuning: chọn một cách thích ứng và kiểm tra đóng góp của nó
Chuẩn bị một fine-tuning với một tham chiếu, dữ liệu tách riêng và kiểm tra nạp lại. LoRA, nền tảng lượng tử hóa, ngân sách và phân tích các hồi quy.
Chuẩn bị quy trình