Upewnij się, że scenariusz się mieści, zanim go rozszerzysz
Wybierz krótki cel: przetworzenie zbioru dokumentów, dostrojenie kilku parametrów lub wygenerowanie serii obrazów. Wczytaj kompletny przykład i zanotuj szczytowe zużycie pamięci. Jeśli scenariusz zawodzi, zmniejszaj jeden wymiar naraz — batch, długość lub rozdzielczość — aby zrozumieć, który z nich rządzi zapotrzebowaniem.
Akumulacja gradientów może pomóc zbudować efektywny batch z mikrobatchy. Nie zwalnia jednak z pomiaru etapu trenowania, którego stany zajmują więcej miejsca niż zwykłe przejście inferencji.
Wyjście z notatnika prób
Gdy prototyp działa, wyeksportuj jego kroki do skryptu, który przyjmuje jawną konfigurację. Ustal model, dane wejściowe, wersje pakietów i lokalizację wyników. Notatnik uruchamiany w nieznanej kolejności staje się trudny do porównania po kilku dniach zmian.
Trzymaj mały test, który sprawdza ładowanie CUDA i produkuje znany wynik. Szybko wskaże Ci, czy aktualizacja PyTorch lub rozszerzenia zmieniła ścieżkę projektu.
Kiedy przekroczyć 24 GB
Przejdź na RTX 5090, jeśli 32 GB i kompatybilny stos Blackwell odpowiadają Twoim potrzebom. Wybierz raczej kartę 48 GB, taką jak RTX A6000, jeśli alokacje znacznie przekraczają 24 GB. Dla aplikacji już zakwalifikowanej na Ampere o ograniczonych wymaganiach RTX 3090 stanowi również sensowny punkt odniesienia.
Nadać wyraźny rezultat każdemu czasowi trwania
W ciągu 3 dni dąż do skryptu możliwego do ponownego uruchomienia i początkowego pomiaru. W ciągu 7 dni porównuj parametry bez jednoczesnej zmiany zbioru danych. Na 30 dni zaplanuj kilka prób z checkpointami i podsumowaniem przechowywanym poza przestrzenią roboczą.
Aby wypożyczyć, wybierz partie, czas trwania i środowisko, a następnie utwórz konto lub zaloguj się. Następnie wybierasz aktywo i sieć krypto. Po wykonaniu przelewu użyj „Zapłaciłem” i sprawdź status zgłoszenia na swoim koncie.