Fazer o cenário caber antes de ampliar
Escolha um objetivo curto: processar um conjunto de documentos, ajustar alguns parâmetros ou gerar uma série de imagens. Carregue um exemplo completo e registre o pico de memória. Se o cenário falhar, reduza uma dimensão por vez — batch, comprimento ou resolução — para entender qual governa a necessidade.
O acúmulo de gradientes pode ajudar a construir um batch efetivo a partir de micro-lotes. Ele não dispensa a medição da etapa de treinamento, cujos estados ocupam mais espaço do que uma simples passagem de inferência.
Sair do notebook de teste
Quando o protótipo funcionar, exporte suas etapas para um script que recebe uma configuração explícita. Fixe o modelo, as entradas, as versões dos pacotes e o local das saídas. Um notebook executado em uma ordem desconhecida fica difícil de comparar após vários dias de modificações.
Mantenha um pequeno teste que verifica o carregamento do CUDA e produz uma saída conhecida. Ele indicará rapidamente se uma atualização do PyTorch ou de uma extensão alterou o caminho do projeto.
Quando ultrapassar 24 GB
Passe para a RTX 5090 se 32 GB e uma pilha Blackwell compatível atendem à sua necessidade. Prefira uma placa de 48 GB, como a RTX A6000, se as alocações ultrapassarem bastante os 24 GB. Para uma aplicação já qualificada em Ampere com uma necessidade contida, a RTX 3090 também é um ponto de comparação relevante.
Dar uma saída clara a cada duração
Em 3 dias, busque um script reexecutável e uma medição inicial. Em 7 dias, compare parâmetros sem alterar simultaneamente o conjunto de dados. Em 30 dias, planeje vários ensaios com checkpoints e uma síntese guardada fora do espaço de trabalho.
Para alugar, escolha os lotes, a duração e o ambiente, e depois crie sua conta ou faça login. Em seguida, você seleciona o ativo e a rede cripto. Assim que a transferência for feita, use "Já paguei" e acompanhe o status do pedido na sua conta.