확장하기 전에 시나리오가 들어가게 하기
짧은 목표를 정하세요. 문서 집합 처리, 몇 개의 파라미터 적응 또는 일련의 이미지 생성 등입니다. 완전한 예제를 로드하고 최대 메모리 사용량을 기록하세요. 시나리오가 실패하면 배치, 길이 또는 해상도 중 한 번에 하나씩 줄여 어느 것이 요구를 좌우하는지 파악하세요.
그래디언트 누적은 마이크로 배치로부터 유효 배치를 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 학습 단계는 측정해야 하며, 그 상태는 단순한 추론 패스보다 더 많은 공간을 차지합니다.
실험 노트에서 벗어나기
프로토타입이 작동하면, 명시적 구성을 받는 스크립트로 그 단계를 내보내세요. 모델, 입력, 패키지 버전, 출력 위치를 고정하세요. 알 수 없는 순서로 실행된 노트북은 여러 날의 수정 후 비교하기 어려워집니다.
CUDA 로딩을 확인하고 알려진 출력을 생성하는 작은 테스트를 유지하세요. PyTorch나 확장의 업데이트가 프로젝트 경로를 바꿨는지 빠르게 알려줄 것입니다.
24GB를 넘겨야 할 때
32GB와 호환되는 Blackwell 스택이 필요에 맞는다면 RTX 5090으로 넘어가세요. 할당량이 24GB를 크게 초과한다면 RTX A6000 같은 48GB 카드를 선택하세요. Ampere에서 이미 검증된 애플리케이션이 있고 요구가 제한적이라면 RTX 3090도 적절한 비교 기준이 됩니다.
각 기간에 명확한 결과 제공하기
3일 동안에는 재실행 가능한 스크립트와 초기 측정을 목표로 하세요. 7일 동안에는 데이터셋을 동시에 바꾸지 않고 매개변수를 비교하세요. 30일 동안에는 체크포인트와 작업 공간 외부에 보관된 요약을 포함한 여러 실험을 계획하세요.
대여하려면 요금제, 기간, 환경을 선택한 뒤 계정을 만들거나 로그인하세요. 그다음 암호화폐 자산과 네트워크를 선택합니다. 송금이 완료되면 '결제했습니다'를 누르고, 계정에서 진행 상태를 확인할 수 있습니다.