Escrever a hipótese antes de iniciar o cálculo
Descreva o comportamento a melhorar: classificar documentos de um domínio, respeitar um formato de resposta ou extrair informações estruturadas. Defina também o que não deve se degradar. Para uma extração, isso pode ser a validade do formato e a presença de campos obrigatórios; para uma classificação, uma métrica por categoria em vez de uma única média global.
Avalie primeiro o modelo de partida em um conjunto separado do treinamento. Conserve as saídas e a configuração dessa avaliação. Assim você poderá comparar a adaptação a um ponto de partida concreto e identificar uma melhoria limitada a certos exemplos. Reserve os dados de teste finais: usá-los para escolher sucessivamente todos os ajustes acaba enfraquecendo seu valor de controle.
Preparar os dados e sua divisão
Versione os exemplos, as regras de limpeza e as transformações. Procure duplicatas entre treinamento e avaliação e inspecione uma pequena amostra após o pré-processamento exato do programa. Para texto, verifique o tokenizer, os separadores, o truncamento e as posições sobre as quais a perda é calculada. Para imagens, verifique as dimensões e as transformações aplicadas às categorias.
Exemplo de preparação: pegue alguns exemplos representativos de cada categoria, exiba sua forma após a transformação e verifique manualmente o alvo esperado. Em seguida, faça uma passagem completa pelo loop de treinamento e pela avaliação. Esse método busca erros de dados ou de conexão; ele não permite concluir sobre a qualidade final do modelo.
Escolher os parâmetros que você treina
Um fine-tuning completo atualiza o conjunto de parâmetros previstos pelo seu modelo. Um método como LoRA mantém os pesos de base e aprende matrizes adicionais de baixo posto em módulos escolhidos. Essa escolha reduz o número de parâmetros treináveis, mas não elimina a necessidade de carregar o modelo de base e processar suas ativações.
Registre os módulos alvo, os parâmetros treináveis e as eventuais camadas adicionais salvas. Para LoRA, o posto faz parte da configuração a comparar; ele não basta para prever a qualidade. Verifique desde o início que uma atualização modifica efetivamente os parâmetros esperados. Na exportação, o adaptador deve permanecer associado ao modelo de base e à sua versão exata.
Dimensionar uma etapa completa de treinamento
Valide uma etapa que inclua cálculo da perda, retropropagação e atualização do otimizador. Um modelo que cabe na memória durante o carregamento pode exceder a capacidade disponível durante essa etapa. Meça com um comprimento de entrada e um microbatch representativos. A precisão, os estados do otimizador e os parâmetros efetivamente treinados fazem parte da estimativa.
A acumulação de gradientes permite organizar uma atualização a partir de vários microbatches; documente o número deles e a normalização da perda. O activation checkpointing troca alguns cálculos adicionais por menos ativações mantidas. Verifique essas opções separadamente antes de combiná-las. Elas mudam o desenrolar do experimento e devem constar no dossiê de resultados.
Manter CUDA, ROCm e o distribuído no protocolo
Verifique a compatibilidade do modelo, das extensões e do método de adaptação com o backend escolhido. Na NVIDIA, prepare a cadeia CUDA; na AMD, a cadeia ROCm. Uma mudança de plataforma exige refazer os controles de inicialização e de qualidade. Mantenha as versões realmente utilizadas em vez de supor que um ambiente com o mesmo nome produza a mesma execução.
Com DistributedDataParallel, cada processo trabalha com uma réplica do modelo e os gradientes são sincronizados. Essa estratégia não compartilha automaticamente os pesos entre as memórias das GPUs; a distribuição dos dados também deve ser configurada. Se o seu objetivo é fazer caber um estado mais volumoso, examine uma estratégia que distribua esse estado e verifique suas restrições antes de aumentar o número de lotes.
Organizar as variantes e a decisão final
Dê um identificador a cada experimento e altere apenas um conjunto de parâmetros que você consiga explicar. Mantenha o mesmo procedimento de avaliação entre variantes, com a semente, o orçamento de treinamento e os dados utilizados. Registre também os testes interrompidos ou inválidos: excluí-los sem explicação torna a comparação difícil de interpretar.
Planeje a locação de 3, 7 ou 30 dias em torno de fases distintas: controle inicial, experimento, avaliação, retomada e exportação. Reserve uma margem para reler um checkpoint em um novo processo. Ao final, entregue o modelo ou o adaptador, sua configuração, os resultados comparativos e os limites observados. Você permanece autônomo na escolha dos processamentos; a Kernodeck não realiza inspeção do conteúdo deles.