实验室 / 用于训练、推理和微调的 GPU
IteraGPU / 机器学习研究
您把什么工作交给模型？
训练、推理和适配对内存、精度和时长有着不同的取舍。请从您的实际工作负载出发，准备与之匹配的配置和方案。
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。
准备协议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。
准备协议微调：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。
准备协议