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实验室 / ML 资料库：数据、显存与实验

IteraGPU / 机器学习研究

构建下一个验证结论的方法。

十五份参考资料，助您估算规模、评估、对比并保存实验。选择一个疑问，动手演练一个示例，然后采用有助于您决策的协议和资源。

入门流程

你的下一个决策
有一个起点。

计算内存用量
设定参数、精度和明确的余量。
观察各个阶段
将峰值与输入及实际执行的工作关联起来。
比较结果
在计算有效结果的成本之前先固定质量。

来到你的实验台：IteraGPU Lab v1

估算权重 → 为小型网络加入监测 → 准备固定质量下的对比。笔记本和表格均为空白；记忆文件夹说明了脚本验证试验的范围。

完整包 · ZIP ↓笔记本 · IPYNB ↓空白结果 · CSV ↓协议 · Markdown ↓使用说明

01 / 可行性

让负载放得下

将权重计算、缓存和产生峰值的阶段分开。

GPU 内存规划：计算、预留与验证

以 Gio 计算权重，构建明确的预留，并按阶段验证峰值。附数值示例、量化陷阱和按显卡选择。

GPU 显存：解释估算值与峰值之间的差距

区分权重、缓存和激活值，按阶段测量 allocated 与 reserved，再用 notebook 和 PyTorch 协议选择合适的余量。

KV 缓存：按上下文、GQA 和批次计算内存

用 KV 头数、上下文和并发序列来计算 KV 缓存。在真实试验之前，先区分 GQA、精度和静态缓存。

微批量与累积：计算有效批量

计算有效批量，归一化损失，并在单张或多张显卡上验证梯度累积，及其等价性边界。

02 / 结果

定义可接受的质量

准备样本，阅读错误，并检查一次压缩会改变什么。

构建不泄露数据的机器学习评估集

分离分组、重复项和数据用途，构建一个留出的、可控且契合你决策的机器学习评估集。

分析 ML 错误，以选择下一项实验

分析分类和抽取的错误：混淆矩阵、参考标签、分类体系、回归以及下一次修正的检查。

比较量化方案：内存、质量与有效成本

用相同的数据比较参考、校准、权重格式和 KV 缓存。在决定 GPU 预算之前，先测量内存和质量。

GPU 推理：根据内存、上下文和质量进行选择

结合上下文、并发、内存峰值和输出质量来规划推理规模。在选择 GPU 套餐前的一套具体流程。

03 / 实验

归因差异

选择一个对照，组织变体，并区分效果与波动。

规划 ML 消融实验：对照组、效应与预算

用对照组、因子、交互作用和试验预算来构建 ML 消融计划。一个计算示例，用于排定变体优先级并得出结论。

种子间的变异性：一个 ML 差距是否令人信服？

用配对种子、离散程度和实用效应阈值来解读 ML 重复实验。含一个计算示例以及小样本的局限性。

GPU 训练：在正式开跑前验证训练循环

准备好数据、批大小和训练恢复。按阶段制定流程，以控制内存、梯度、验证和输出文件。

微调：选择一种适配方式并验证其贡献

用参照、分离的数据和重载检查来准备一次微调。LoRA、量化基座、预算与回归分析。

04 / 决策

保存证据并为其提供资金

将观察结果与文件、已选套餐以及下一步决策关联起来。

追踪你的机器学习实验：从运行到决策

用机器学习实验清单将数据、代码、参数、预测和决策串联起来。无需强制使用特定工具的运行与产物管控示例。

ML 基准测试：在同等的质量下比较成本

固定质量标准，测量同一语料库，并比较 3 天、7 天或 30 天 GPU 套餐的整体成本。可下载协议和原始表格。

为 ML 项目做预算：试验、决策与整包计费

拆解一个 ML 项目，排列各种变体的优先级，把 GPU 整包与有用的结果对应起来，并附上以美元计的日程和预算示例。

待继续的文件夹

IteraGPU Lab v1

内存计算、小型合成网络、质量协议和空白结果表格：两个文件夹分别说明了如何使用该包，以及针对你的工作负载还有哪些指标需要测量。

理解计数器准备对比

下载 IteraGPU Lab v1 包
原创资源，采用 MIT 许可。结果保持空白；仪器的本地小规模校验并不代表对目录中 GPU 的认证。