Bir projeyi kendi parametreleriyle sürdürmek
Bilinen bir ortam, yeni bir deneyin bilinmeyenlerini azaltır. Kod sürümünü, bağımlılık dosyasını, parametreleri ve küçük bir değerlendirme setini getirin. Batch veya optimizer'ı değiştirmeden önce modelin yeniden yüklenmesini ve veri formatını test edin.
Tekrarlanabilirlik proje düzeyinde inşa edilir. Aynı tohum, PyTorch sürümü, donanım veya algoritma değişikliğinden sonra aynı sonuçları garanti etmez; bu nedenle koşulları ve gözlemlenen sapmaları saklayın.
80 GB'ı doğru adım için kullanmak
Belleği yalnızca modelin içe aktarılmasından sonra değil, döngünün en yoğun anında ölçün. Bir eğitim, basit bir çıkarımdan daha fazla durum saklar. Gradyan birikimi daha küçük mikro lotlarla çalışmaya yarayabilir, ancak ağırlıkları veya optimizer durumunu ortadan kaldırmaz.
A100, aralarında BF16'nın da bulunduğu birçok hesaplama formatını destekler. Hassasiyeti işlemlere ve beklenen kaliteye göre seçin, ardından iki deneyi karşılaştırmak için aynı kuralları koruyun.
Bir alternatif teşhise yanıt vermelidir
80 GB yeterliyse ama Hopper'ı incelemek istiyorsanız, H100 SXM'i tamamen aynı protokolle karşılaştırın. Tahsisleriniz zaten taşıyorsa, bunun yerine 141 GB'lık H200'ü inceleyin. Tersine, 48 GB'ın oldukça altında kalan bir proje, daha fazla kapasite ayırmadan önce RTX A6000 üzerinde bir denemeyi haklı çıkarabilir.
Rezervasyon yapmak ve devamlılığı korumak
Üç gün hedeflenen bir sonucun yeniden üretilmesi için uygundur; 7 gün birkaç varyanta yer bırakır; 30 gün, devam noktalarıyla daha uzun bir seriyi organize etmeyi sağlar. Her checkpoint'i kendi adımıyla ilişkilendirin ve yüklemesini süre dolmadan test edin.
Kiralama, A100'ü, lotları, süreyi ve ortamı, ardından iletişim bilgilerinizi seçerek hazırlanır. Kripto seçimi ve transfer sonrasında «Ödedim»i kullanın. Donanımı, dönemi ve sonuçları ilişkilendirmek için sipariş numarasını deney günlüğünde saklayın.