推論：ロード済みモデルから役立つサービスへ
レスポンスを生成したり、表現を抽出したり、コーパスを処理したりしたいとします。まず、入力形式、そのサイズ、リクエスト頻度を定義してください。短い入力での試行は、多数の長いリクエストを並行して受け入れる必要があるサービスを表すものではありません。
推論のフローは、リクエストセット、稼働確認、結果の読み取りを準備するのに役立ちます。その後、測定対象のワークロードを同時に変えることなく、GPUとパラメータを比較できます。期待される成果物は、リクエストプロファイル、起動手順、そして設定とともに保存された一連の測定結果です。
適応：再開できる実験を整理する
モデルを適応させるには、トレーニングデータ、手法、評価基準を結び付ける必要があります。長時間の実行の前に、計算ステップ、チェックポイントの書き込みと再読み込みを検証してください。これにより、プランの期間と保存頻度を選ぶための具体的な基準が得られます。
適応のフローは、試行ごとの整理を提案します。仮説、パラメータ、出力、次の判断です。比較用に評価セットを確保し、試行が期待した改善をもたらさなくても結果を保存しておきましょう。否定的な結果を理解することで、同じ作業を繰り返すのを避けられます。
明確に分離された作業のための複数のバッチ
実験が互いに独立している場合は、それぞれに構成、入力、結果の出力先を割り当てます。次に、どのタスクがどのカードを使用するかを定義します。この構成は、例えばパラメータの比較やコーパスの分割処理に適しています。
単一の分散モデルの場合は、逆に、プログラムに必要な分散メカニズムとデータ交換を準備します。この場合、GPU の数はソフトウェアアーキテクチャの要素となります。ハードウェアの仕様書と環境ガイドは、この判断を注文に近づけるのに役立ちます。