기존 설정으로 프로젝트 이어가기
익숙한 환경은 새로운 실험의 불확실성을 줄여줍니다. 코드 버전, 의존성 파일, 파라미터, 소규모 평가 세트를 준비하세요. 배치나 옵티마이저를 수정하기 전에 먼저 모델 재로딩과 데이터 형식을 테스트하세요.
재현성은 프로젝트 차원에서 만들어집니다. 동일한 시드라도 PyTorch 버전, 하드웨어, 알고리즘이 바뀌면 같은 결과를 보장하지 않습니다. 따라서 조건과 관찰된 차이를 기록해 두세요.
80GB를 올바른 단계에 사용하기
모델 임포트 직후가 아니라 루프에서 가장 부하가 큰 시점의 메모리를 측정하세요. 학습은 단순 추론보다 더 많은 상태를 유지합니다. 그래디언트 누적은 더 작은 마이크로 배치로 작업하는 데 도움이 되지만, 가중치나 옵티마이저 상태를 없애주지는 않습니다.
A100은 BF16을 비롯한 여러 연산 형식을 지원합니다. 연산과 기대 품질에 따라 정밀도를 선택한 뒤, 두 실험을 비교할 때는 동일한 규칙을 유지하세요.
대안은 진단에 부응해야 합니다
80GB로 충분하지만 Hopper를 검토하고 싶다면 정확히 동일한 프로토콜로 H100 SXM을 비교하세요. 할당량이 이미 넘친다면 대신 141GB의 H200을 검토하세요. 반대로 48GB를 크게 밑도는 프로젝트라면 더 많은 용량을 할당하기 전에 RTX A6000에서의 시도를 정당화할 수 있습니다.
예약하고 재개 상태 유지하기
3일은 목표로 한 결과의 재현에 적합하고, 7일은 여러 변형을 시도할 여유를 주며, 30일은 재개 지점을 두고 더 긴 시리즈를 구성할 수 있습니다. 각 체크포인트를 해당 단계와 연결하고 마감 전에 로딩을 테스트하세요.
임대는 A100, 배치, 기간, 환경을 선택한 뒤 연락처를 입력하여 준비합니다. 암호화폐 선택과 전송 후에는 「결제했습니다」를 사용하세요. 하드웨어와 기간, 결과를 연결할 수 있도록 실험 일지에 주문 번호를 기록해 두세요.