Bereiten Sie Ihr Projekt vor, verstehen Sie seine Ausführung und bewahren Sie einen nützlichen Nachweis auf. Wählen Sie eine Frage in der Bibliothek oder beginnen Sie mit dem Weg zum ersten Start.
Die Eingabe vorbereiten, denselben Code erneut ausführen, dann das Ergebnis prüfen, bevor Sie den Maßstab ändern.
Protokoll lesen, Nachweis prüfen, dann den Code an Ihr Projekt anpassen.
Ein Diagnoseskript, ein begrenzter Bericht, die erwarteten Ergebnisse einer 2 × 2-Berechnung und ihres Gradienten.
python kernodeck-diagnostic-v1.py --device cpuCPU-Bericht beigefügt: verifizierter Verlust 196. Eine CUDA-Prüfung auf RTX 5070 ist ebenfalls enthalten; sie misst nicht die Angebote des Katalogs. Das Skript erfordert eine GPU, wenn Sie nicht CPU angeben.
Ein kleines Training, 24 synthetische Zeilen, ein Vergleich durchgehend/Wiederaufnahme und eine Negativkontrolle.
python -B verify_resume.py --output runs/preuve-cpuAus dem entpackten Ordner, mit installiertem PyTorch und NumPy, in einen neuen Ordner. Der beigefügte Nachweis vergleicht 10 Schritte mit 5 + 5 auf der CPU; er validiert weder GPU, AMP noch verteiltes Training.
Vom explorativen Code zu einer Eingabe, die Sie erneut ausführen können.
Einen Test vorbereiten, seine Ausgaben prüfen und einen nutzbaren Ordner behalten.
Den versteckten Zustand der Zellen entfernen und einen wiederholbaren Befehl erhalten.
Typen, Formen und Werte kontrollieren, um ungültige Eingaben zu isolieren.
Versionen, Abhängigkeiten und Wiederherstellungstest mit einem einzigen Projekt verknüpfen.
Parameter, Zugriffe und Spuren trennen, bevor Sie den Code teilen oder verschieben.
Den Bedarf ausdrücken und die tatsächlich bereitgestellte Umgebung kontrollieren.
Ein klarer Befehl, ein verfolgter Prozess, interpretierbare Spuren.
Eingaben, Ausgaben und Rückgabecodes Ihrer eigenen Anwendung definieren.
Einen Lesefehler oder eine Wartezeit lokalisieren, bevor Sie die Worker vervielfachen.
Einen Prozess, seinen Ausgabestatus und die abzurufenden Ergebnisse wiederfinden.
Die Messung abgrenzen und eine CPU/GPU-Spur lesen, ohne zu früh zu urteilen.
Gerät, Vorgang und numerisches Ergebnis unterscheiden.
Ein Skript und ein begrenzter Bericht zur Prüfung der ersten Berechnung.
Vom asynchronen Fehler zurück zum Vorgang und seiner Eingabe.
Entscheiden, wann AMP verwendet wird, und kontrollieren, was sich numerisch ändert.
Die Arbeit wieder aufnehmen, die Fortsetzung wählen und die Miete verfolgen.
Ein Mini-Projekt, das zehn kontinuierliche Schritte mit fünf plus fünf vergleicht.
Kontext, Batch und Parallelität festlegen, bevor Sie eine Konfiguration wählen.
Die Überweisung, ihre Prüfung und die Vorbereitung der Miete unterscheiden.