Retomar um projeto com seus parâmetros
Um ambiente conhecido reduz as incógnitas de uma nova experiência. Traga a versão do código, o arquivo de dependências, os parâmetros e um pequeno conjunto de avaliação. Teste primeiro o recarregamento do modelo e o formato dos dados antes de alterar o batch ou o otimizador.
A reprodutibilidade se constrói no nível do projeto. Uma mesma seed não garante resultados idênticos após uma mudança de versão do PyTorch, de hardware ou de algoritmo; portanto, conserve as condições e os desvios observados.
Usar os 80 GB para a etapa certa
Meça a memória no momento mais carregado do loop, não apenas após o import do modelo. Um treinamento conserva mais estado do que uma simples inferência. A acumulação de gradientes pode servir para trabalhar com micro-lotes menores, mas ela não elimina os pesos nem o estado do otimizador.
O A100 suporta vários formatos de cálculo, incluindo BF16. Escolha a precisão em função das operações e da qualidade esperada, e depois mantenha as mesmas regras para comparar duas experiências.
Uma alternativa deve responder ao diagnóstico
Se os 80 GB são suficientes, mas você deseja estudar Hopper, compare o H100 SXM com exatamente o mesmo protocolo. Se as suas alocações já estouram, examine antes o H200 de 141 GB. Por outro lado, um projeto que permanece amplamente abaixo de 48 GB pode justificar um teste em RTX A6000 antes de alocar mais capacidade.
Reservar e conservar a retomada
Três dias bastam para reproduzir um resultado específico; 7 dias deixam espaço para várias variantes; 30 dias permitem organizar uma série mais longa com pontos de retomada. Associe cada checkpoint à sua etapa e teste o seu carregamento antes do prazo.
A locação se prepara escolhendo A100, os lotes, a duração e o ambiente, e depois os seus dados de contato. Após escolher crypto e fazer a transferência, use «J'ai payé». Guarde o número do pedido no diário da experiência para relacionar hardware, período e resultados.