Uji pipeline, bukan hanya model
Untuk aplikasi multimodal, gunakan berkas yang mewakili penggunaan Anda: format, dimensi, dan durasi yang beragam. Ukur waktu baca, persiapan, komputasi, dan ekspor. Tahap decoding atau transformasi CPU dapat menjadi penghambat keseluruhan meskipun GPU menyelesaikan bagiannya dengan cepat.
Tentukan juga apa yang menjadi output valid: jumlah hasil, format, dimensi, dan keterkaitannya dengan input. Anda akan memperoleh ukuran yang berguna untuk deployment, bukan sekadar waktu komputasi yang terisolasi.
Sisakan ruang di dalam 48 GB
Sisakan ruang untuk input dan state sementara selain bobot. Untuk layanan yang memproses beberapa permintaan, naikkan konkurensi secara bertahap dan amati puncak memori. Uji secara terpisah satu berkas besar dan beberapa berkas biasa; keduanya dapat menghasilkan kendala yang berbeda.
Validasi stack PyTorch/CUDA dan pustaka media yang benar-benar digunakan. L40S tidak menyediakan NVLink: untuk menggabungkan beberapa kartu, siapkan perangkat lunak yang mendistribusikan pekerjaan secara eksplisit tanpa mengasumsikan memori yang tergabung.
Pilih sesuai jalur aplikasi
L4 24 GB layak dicoba jika model dan input Anda muat di dalamnya. RTX 6000 Ada juga menawarkan 48 GB dan dapat dibandingkan ketika proyek Anda menggabungkan komputasi dan alat visualisasi. Jika kebutuhan memori melebihi kapasitas ini, tinjau penawaran 80 GB sebelum mempersulit pemartisian.
Paket untuk menguji layanan Anda
Gunakan 3 hari untuk rantai minimal, 7 hari untuk format yang sulit dan uji konkurensi, atau 30 hari untuk kampanye berulang dengan konfigurasi yang diarsipkan. Simpan contoh yang mengungkap kesalahan: contoh-contoh itu akan menjadi tes regresi Anda.
Pilih persiapan, paket, dan durasi Anda, lalu lengkapi data pemesanan. Anda mengelola perangkat lunak dan pemrosesan Anda secara mandiri; Kernodeck tidak memeriksa isi berkas, prompt, atau komputasi Anda. Transfer kripto kemudian dikonfirmasi dengan “Saya sudah bayar”.