Wznowienie projektu z jego parametrami
Znane środowisko zmniejsza liczbę niewiadomych nowego eksperymentu. Przynieś wersję kodu, plik zależności, parametry i mały zbiór ewaluacyjny. Najpierw przetestuj ponowne wczytanie modelu i format danych, zanim zmienisz batch lub optymalizator.
Powtarzalność buduje się na poziomie projektu. Ten sam seed nie gwarantuje identycznych wyników po zmianie wersji PyTorch, sprzętu lub algorytmu; zachowaj więc warunki i zaobserwowane rozbieżności.
Wykorzystaj 80 GB na właściwy etap
Mierz pamięć w najbardziej obciążonym momencie pętli, nie tylko po zaimportowaniu modelu. Trening przechowuje więcej stanu niż sama inferencja. Akumulacja gradientów może posłużyć do pracy z mniejszymi mikropartiami, ale nie usuwa wag ani stanu optymalizatora.
A100 obsługuje kilka formatów obliczeń, w tym BF16. Wybierz precyzję w zależności od operacji i oczekiwanej jakości, a następnie zachowaj te same zasady, aby porównać dwa eksperymenty.
Alternatywa musi odpowiadać na diagnozę
Jeśli 80 GB wystarcza, ale chcesz zbadać Hopper, porównaj H100 SXM z dokładnie tym samym protokołem. Jeśli Twoje przydziały już się przekraczają, rozważ raczej H200 z 141 GB. Z drugiej strony projekt, który pozostaje znacznie poniżej 48 GB, może uzasadniać próbę na RTX A6000 przed przydzieleniem większej pojemności.
Zarezerwuj i zachowaj możliwość wznowienia
Trzy dni wystarczą na odtworzenie docelowego wyniku; 7 dni daje miejsce na kilka wariantów; 30 dni pozwala zorganizować dłuższą serię z punktami wznowienia. Powiąż każdy checkpoint z jego etapem i przetestuj jego wczytywanie przed upływem terminu.
Wynajem przygotowuje się, wybierając A100, partie, czas trwania i środowisko, a następnie swoje dane. Po wyborze krypto i przelewie użyj „Zapłaciłem”. Zachowaj numer zamówienia w dzienniku eksperymentu, aby powiązać sprzęt, okres i wyniki.