Побудувати набір валідації GPU
Зберіть кілька важливих операцій вашого проєкту: завантаження ваг, перетворення входу, обчислення моделі та серіалізацію результату. Кожен тест має вказувати, що саме він перевіряє, і зберігати достатньо інформації, щоб пояснити невдачу. Короткий набір тестів, який виконується регулярно, захищає вашу роботу краще, ніж одна довга демонстрація.
RTX A5000 може слугувати для перевірки цієї процедури за навантаження, що вміщується в 24 ГБ. Додайте приклад, близький до вашої межі пам'яті, щоб не кваліфікувати лише легкі випадки.
Підтримувати узгодженість Python і CUDA
Відокремте середовище проєкту від інших ваших інструментів і зафіксуйте необхідні залежності. Якщо розширення компілюється під час встановлення, зафіксуйте також його інструмент компіляції та ціль. Повторно запустіть набір тестів після оновлення, перш ніж перезапускати всі обробки.
Для порівняння числових результатів використовуйте допуск, пов'язаний із вашим завданням. Зміна платформи чи бібліотеки може змінити порядок обчислень; документувати розбіжність корисніше, ніж припускати, що той самий seed завжди даватиме ідентичні байти.
Знати, коли тест стає завеликим
Якщо модель або її входи перевищують 24 ГБ, RTX A6000 зберігає Ampere і переходить до 48 ГБ. L4 пропонує інший підхід для сервісу інференсу на Ada. RTX 3090 залишається ще одним варіантом на 24 ГБ, який слід розглядати з тими самими тестами й тим самим програмним забезпеченням, не роблячи висновків лише з комерційної назви.
Обирати період із очікуваним результатом
Пакет на 3 дні може дати набір тестів та його перший звіт. За 7 днів перевірте кілька версій або параметрів. За 30 днів організуйте хвилі обчислень і заархівуйте їхні конфігурації, помилки та фінальні результати.
Виберіть пакети A5000, тривалість і підготовку, а потім заповніть свої контактні дані. Після вибору криптовалюти та мережі підсумок супроводжує вас до оплати. «Я оплатив» позначає ваш переказ; збережіть замовлення разом зі звітом про перевірку, щоб відновити апаратний контекст тестів.