Melanjutkan proyek dengan parameternya
Lingkungan yang sudah dikenal mengurangi hal yang tidak diketahui dari eksperimen baru. Bawa versi kode, berkas dependensi, parameter, dan kumpulan evaluasi kecil. Uji terlebih dahulu pemuatan ulang model dan format data sebelum mengubah batch atau optimizer.
Reproduksibilitas dibangun di tingkat proyek. Seed yang sama tidak menjamin hasil yang identik setelah perubahan versi PyTorch, perangkat keras, atau algoritma; karena itu simpan kondisi dan selisih yang teramati.
Memanfaatkan 80 GB untuk tahap yang tepat
Ukur memori pada saat paling berat dalam loop, bukan hanya setelah impor model. Pelatihan menyimpan lebih banyak state daripada sekadar inferensi. Akumulasi gradien dapat digunakan untuk bekerja dengan micro-batch yang lebih kecil, tetapi tidak menghilangkan bobot maupun state optimizer.
A100 mendukung beberapa format komputasi, termasuk BF16. Pilih presisi berdasarkan operasi dan kualitas yang diharapkan, lalu pertahankan aturan yang sama untuk membandingkan dua eksperimen.
Alternatif harus menjawab diagnosis
Jika 80 GB sudah cukup tetapi Anda ingin mempelajari Hopper, bandingkan H100 SXM dengan protokol yang persis sama. Jika alokasi Anda sudah melampaui batas, pertimbangkan H200 dengan 141 GB. Sebaliknya, proyek yang tetap jauh di bawah 48 GB dapat layak dicoba di RTX A6000 sebelum mengalokasikan kapasitas lebih besar.
Memesan dan menjaga kelanjutan
Tiga hari cocok untuk mereproduksi hasil yang ditargetkan; 7 hari memberi ruang untuk beberapa varian; 30 hari memungkinkan penyusunan rangkaian yang lebih panjang dengan titik pemulihan. Kaitkan setiap checkpoint dengan tahapnya dan uji pemuatannya sebelum tenggat.
Penyewaan disiapkan dengan memilih A100, lot, durasi, dan lingkungan, lalu data Anda. Setelah memilih crypto dan melakukan transfer, gunakan “Saya sudah bayar”. Simpan nomor pesanan di jurnal eksperimen untuk menghubungkan perangkat keras, periode, dan hasil.