Die Hypothese formulieren, bevor die Berechnung gestartet wird
Beschreiben Sie das zu verbessernde Verhalten: Dokumente eines Fachgebiets klassifizieren, ein Antwortformat einhalten oder strukturierte Informationen extrahieren. Legen Sie auch fest, was sich nicht verschlechtern darf. Bei einer Extraktion kann das die Gültigkeit des Formats und das Vorhandensein erforderlicher Felder sein; bei einer Klassifikation eine Metrik pro Kategorie statt eines einzigen globalen Durchschnitts.
Bewerten Sie zunächst das Ausgangsmodell auf einem vom Training getrennten Datensatz. Bewahren Sie die Ausgaben und die Konfiguration dieser Bewertung auf. So können Sie die Anpassung mit einem konkreten Ausgangspunkt vergleichen und eine auf bestimmte Beispiele begrenzte Verbesserung erkennen. Halten Sie die finalen Testdaten zurück: sie nacheinander zur Wahl aller Einstellungen zu verwenden, schwächt am Ende ihren Kontrollwert.
Die Daten und ihre Aufteilung vorbereiten
Versionieren Sie die Beispiele, die Bereinigungsregeln und die Transformationen. Suchen Sie nach Duplikaten zwischen Training und Evaluierung und untersuchen Sie anschließend eine kleine Stichprobe nach der exakten Vorverarbeitung des Programms. Prüfen Sie bei Text den Tokenizer, die Trennzeichen, die Trunkierung und die Positionen, auf denen der Loss berechnet wird. Prüfen Sie bei Bildern die Abmessungen und die auf die Kategorien angewandten Transformationen.
Beispiel für die Vorbereitung: Nehmen Sie einige repräsentative Beispiele jeder Kategorie, zeigen Sie ihre Form nach der Transformation an und prüfen Sie das erwartete Ziel manuell. Führen Sie anschließend einen vollständigen Durchlauf in der Trainings- und der Evaluierungsschleife durch. Diese Methode sucht Daten- oder Verdrahtungsfehler; sie erlaubt keine Aussage über die endgültige Qualität des Modells.
Die Parameter wählen, die Sie trainieren
Ein vollständiges Fine-Tuning aktualisiert sämtliche von Ihrem Modell vorgesehenen Parameter. Eine Methode wie LoRA behält die Basisgewichte bei und lernt zusätzliche Matrizen niedrigen Rangs in ausgewählten Modulen. Diese Wahl verringert die Anzahl trainierbarer Parameter, hebt aber nicht die Notwendigkeit auf, das Basismodell zu laden und seine Aktivierungen zu verarbeiten.
Halten Sie die Zielmodule, die trainierbaren Parameter und die gegebenenfalls gespeicherten zusätzlichen Schichten fest. Bei LoRA ist der Rang Teil der zu vergleichenden Konfiguration; er allein reicht nicht aus, um die Qualität vorherzusagen. Prüfen Sie von Anfang an, dass eine Aktualisierung tatsächlich die erwarteten Parameter verändert. Beim Export muss der Adapter mit dem Basismodell und dessen exakter Version verknüpft bleiben.
Einen vollständigen Trainingsschritt dimensionieren
Validieren Sie einen Schritt bestehend aus Verlustberechnung, Backpropagation und Aktualisierung des Optimierers. Ein Modell, das während des Ladens im Speicher gehalten wird, kann während dieses Schritts die verfügbare Kapazität überschreiten. Messen Sie mit einer repräsentativen Eingabelänge und einem repräsentativen Mikrobatch. Die Genauigkeit, die Zustände des Optimierers und die tatsächlich trainierten Parameter gehören zur Schätzung.
Die Gradientenakkumulation ermöglicht es, eine Aktualisierung aus mehreren Mikrobatches zu organisieren; dokumentieren Sie deren Anzahl und die Normalisierung des Verlusts. Activation Checkpointing tauscht zusätzliche Berechnungen gegen weniger gespeicherte Aktivierungen. Prüfen Sie diese Optionen getrennt, bevor Sie sie kombinieren. Sie verändern den Ablauf des Experiments und müssen im Ergebnisdossier aufgeführt werden.
CUDA, ROCm und das verteilte Rechnen im Protokoll festhalten
Prüfen Sie die Kompatibilität des Modells, der Erweiterungen und der Anpassungsmethode mit dem gewählten Backend. Bereiten Sie bei NVIDIA die CUDA-Kette vor, bei AMD die ROCm-Kette. Ein Plattformwechsel erfordert, die Start- und Qualitätskontrollen erneut durchzuführen. Behalten Sie die tatsächlich verwendeten Versionen bei, statt anzunehmen, dass eine Umgebung mit demselben Namen dieselbe Ausführung erzeugt.
Bei DistributedDataParallel arbeitet jeder Prozess mit einer Replik des Modells und die Gradienten werden synchronisiert. Diese Strategie teilt die Gewichte nicht automatisch zwischen den GPU-Speichern auf; auch die Datenverteilung muss konfiguriert werden. Wenn Ihr Ziel darin besteht, einen größeren Zustand unterzubringen, prüfen Sie eine Strategie, die diesen Zustand aufteilt, und überprüfen Sie deren Einschränkungen, bevor Sie die Anzahl der Batches erhöhen.
Varianten und die endgültige Entscheidung organisieren
Geben Sie jedem Experiment eine Kennung und ändern Sie nur eine Reihe von Parametern, die Sie erklären können. Behalten Sie zwischen den Varianten dieselbe Evaluierungsprozedur bei, mit dem verwendeten Seed, dem Trainingsbudget und den Daten. Zeichnen Sie auch abgebrochene oder ungültige Versuche auf: sie ohne Erklärung auszuschließen macht den Vergleich schwer interpretierbar.
Planen Sie die Miete von 3, 7 oder 30 Tagen rund um getrennte Phasen: Erstkontrolle, Experiment, Evaluierung, Wiederaufnahme und Export. Halten Sie eine Marge frei, um einen Checkpoint in einem neuen Prozess erneut zu laden. Liefern Sie am Ende das Modell oder den Adapter, seine Konfiguration, die Vergleichsergebnisse und die beobachteten Grenzen. Die Wahl der Verarbeitungen bleibt Ihnen überlassen; Kernodeck nimmt keine Einsicht in deren Inhalt vor.