Wymiarowanie poza plikiem wag
W przypadku usługi generowania rozmiar modelu na dysku nie opisuje całej potrzebnej pamięci. Dodaj bufory robocze i pamięć podręczną używaną podczas generowania. Zbuduj zestaw zapytań obejmujący długie dane wejściowe i kilka poziomów współbieżności, a następnie zmierz uzyskany szczyt.
Użyj tego zapasu, aby wybrać jawny limit kontekstu i kolejkę. Udane pojedyncze zapytanie nie wystarczy do ustalenia przepustowości usługi używanej przez wielu klientów.
Zachowanie śledzalnej ścieżki CUDA
Zamroź razem Python, PyTorch, silnik wnioskowania i jego rozszerzenia. Jeśli zmienisz precyzję lub silnik uwagi, powtórz te same przykłady i porównaj także jakość wyników. H200 daje pojemność pamięci; nie wybiera za Ciebie akceptowalnych parametrów generowania.
Zarchiwizuj tokenizer, wersję modelu i konfigurację usługi wraz z wynikami. Będziesz wtedy mógł odróżnić zmianę oprogramowania od zmiany sprzętu.
Właściwy schemat zwiększania pamięci
Jeśli Twoje obciążenie mieści się już w 80 GB z wystarczającym zapasem, porównaj plan H100 PCIe, zanim wybierzesz H200. Jeśli pojedynczy proces potrzebuje więcej niż 141 GB, rozważ MI300X i zgodność z ROCm albo przygotuj podział na wiele kart na B200. Dodawanie partii nie powiększa automatycznie pamięci jednego procesu.
Od testu obciążenia do planu
W ciągu 3 dni skup się na ograniczonej macierzy kontekst/współbieżność. Tydzień pozwala dodać błędy, restarty i eksporty; 30 dni odpowiada już zorganizowanej kampanii iteracji. Zarezerwuj czas na odbiór wyników i końcowy manifest.
Konfiguracja wymaga liczby partii, przygotowania i Twoich danych kontaktowych. Płatność krypto jest oferowana bez KYC i dokumentu tożsamości. Po przelewie zgłoś go przyciskiem „Zapłaciłem”, a następnie sprawdź status płatności w swoim zamówieniu.