Het scenario laten passen voordat je uitbreidt
Kies een kort doel: een set documenten verwerken, een paar parameters aanpassen of een reeks afbeeldingen genereren. Laad een volledig voorbeeld en noteer de geheugenpiek. Als het scenario mislukt, verklein dan één dimensie tegelijk — batch, lengte of resolutie — om te begrijpen welke de behoefte bepaalt.
Gradiëntaccumulatie kan helpen om een effectieve batch op te bouwen uit micro-batches. Het ontslaat je niet van het meten van de trainingsstap, waarvan de toestanden meer ruimte innemen dan een enkele inferentiepassage.
Uit het proefschrift stappen
Wanneer het prototype werkt, exporteer je de stappen naar een script dat een expliciete configuratie aanneemt. Leg het model, de invoer, de pakketversies en de uitvoerlocatie vast. Een notebook dat in een onbekende volgorde wordt uitgevoerd, is na meerdere dagen aanpassingen moeilijk te vergelijken.
Houd een kleine test bij die het laden van CUDA controleert en een bekende uitvoer produceert. Die laat je snel zien of een update van PyTorch of een extensie het pad van het project heeft veranderd.
Wanneer meer dan 24 GB nodig is
Stap over op de RTX 5090 als 32 GB en een compatibele Blackwell-stack aan je behoefte voldoen. Kies eerder een kaart van 48 GB, zoals de RTX A6000, als de toewijzingen ruim boven 24 GB uitkomen. Voor een applicatie die al is gekwalificeerd op Ampere met een beperkte behoefte, is de RTX 3090 ook een relevant vergelijkingspunt.
Elke looptijd een duidelijke uitvoer geven
Streef in 3 dagen naar een herstartbaar script en een eerste meting. Vergelijk in 7 dagen parameters zonder tegelijk de dataset te wijzigen. Plan over 30 dagen meerdere proeven met checkpoints en een samenvatting die buiten de werkruimte wordt bewaard.
Kies voor het huren de lots, de looptijd en de omgeving, en maak vervolgens je account aan of log in. Daarna selecteer je het actief en het cryptonetwerk. Zodra de overdracht is uitgevoerd, gebruik je ‘Ik heb betaald’ en vind je de status van het dossier terug in je account.