Возобновить проект с его параметрами
Знакомая среда уменьшает число неизвестных в новом эксперименте. Принесите версию кода, файл зависимостей, параметры и небольшой набор для оценки. Сначала проверьте перезагрузку модели и формат данных, прежде чем менять batch или оптимизатор.
Воспроизводимость строится на уровне проекта. Один и тот же seed не гарантирует идентичных результатов после смены версии PyTorch, оборудования или алгоритма; поэтому сохраняйте условия и наблюдаемые расхождения.
Использовать 80 GB для нужного этапа
Измеряйте память в самый нагруженный момент цикла, а не только после импорта модели. Обучение сохраняет больше состояния, чем простая инференция. Накопление градиентов может помочь работать с меньшими микропартиями, но оно не устраняет веса или состояние оптимизатора.
A100 поддерживает несколько форматов вычислений, включая BF16. Выбирайте точность в зависимости от операций и ожидаемого качества, затем сохраняйте одни и те же правила для сравнения двух экспериментов.
Альтернатива должна отвечать на диагностику
Если 80 GB достаточно, но вы хотите изучить Hopper, сравните H100 SXM с точно таким же протоколом. Если ваши аллокации уже переполняются, рассмотрите вместо этого H200 на 141 GB. И наоборот, проект, который остается значительно ниже 48 GB, может оправдать пробу на RTX A6000, прежде чем выделять больше емкости.
Забронировать и сохранить возможность возобновления
Трех дней достаточно для воспроизведения целевого результата; 7 дней оставляют место для нескольких вариантов; 30 дней позволяют организовать более длинную серию с точками возобновления. Связывайте каждый чекпоинт с его этапом и проверяйте его загрузку до истечения срока.
Аренда готовится выбором A100, партий, длительности и среды, затем ваших контактных данных. После выбора криптоспособа и перевода используйте «Я оплатил». Сохраняйте номер заказа в журнале эксперимента, чтобы связать оборудование, период и результаты.