GPU для ваших проектов · оплата криптовалютой без KYC Как арендовать
Русский
Открыть консоль
Сценарии использования / KERNODECK

Отталкивайтесь от нагрузки — затем выбирайте GPU.

Аренду проще рассчитать по размеру, когда вы знаете, какие входные данные обрабатывать, какой результат получить и как измерить успех. Изучите два сценария разработки, отвечающих разным задачам.

От сценария использования к программе

Проверить данные до GPUКонтролировать типы, формы и значения, чтобы выявлять некорректные входные данные.Профилировать этап PyTorchОграничить измерение и прочитать трассировку CPU/GPU, не делая поспешных выводов.Смешанная точность и стабильностьРешить, когда использовать AMP, и контролировать, что меняется численно.

Инференс: от загруженной модели к полезному сервису

Вы хотите генерировать ответы, извлекать представления или обрабатывать корпус. Начните с определения формата входных данных, их размера и частоты запросов. Тест с коротким входом не описывает сервис, который должен принимать несколько длинных запросов параллельно.

Сценарий инференса помогает подготовить набор запросов, проверку доступности и чтение результатов. Затем вы можете сравнивать GPU и параметры, не меняя одновременно нагрузку, которую нужно измерить. Ожидаемые результаты — это профиль запросов, процедура запуска и набор измерений, сохранённый вместе с их конфигурацией.

Адаптация: организуйте эксперимент, который можно возобновить

Адаптация модели требует связать обучающие данные, метод и критерии оценки. Перед длительным запуском проверьте один шаг вычислений, запись чекпоинта и его перечитывание. У вас будет конкретная основа для выбора длительности тарифа и частоты сохранения.

Сценарий адаптации предлагает организацию по экспериментам: гипотеза, параметры, выходные данные и следующее решение. Отведите один набор для оценки на сравнение, а затем сохраняйте результаты, даже когда эксперимент не даёт ожидаемого улучшения. Понимание отрицательного результата может уберечь от повторения той же работы.

Несколько пакетов для чётко разделённых работ

Когда эксперименты независимы, задайте каждому свою конфигурацию, входные данные и место для результатов. Затем определите, какая задача использует какую карту. Такая организация подходит, например, для сравнения параметров или обработки разделов корпуса.

Для одной распределённой модели, напротив, подготовьте механизм распределения и обмены, необходимые программе. Количество GPU в этом случае — элемент программной архитектуры. Технические описания оборудования и руководство по средам помогут согласовать это решение с вашим заказом.