Đưa kịch bản chạy được trước khi mở rộng
Hãy chọn một mục tiêu ngắn: xử lý một tập tài liệu, tinh chỉnh vài tham số hoặc tạo một loạt hình ảnh. Nạp một ví dụ hoàn chỉnh và ghi lại đỉnh bộ nhớ. Nếu kịch bản thất bại, hãy giảm từng chiều một — batch, độ dài hoặc độ phân giải — để hiểu chiều nào quyết định nhu cầu.
Tích lũy gradient có thể giúp xây dựng một batch hiệu dụng từ các micro-batch. Nó không thay thế việc đo bước huấn luyện, vốn có các trạng thái chiếm nhiều chỗ hơn một lượt suy luận đơn thuần.
Thoát khỏi sổ tay thử nghiệm
Khi nguyên mẫu đã chạy được, hãy xuất các bước của nó thành một script nhận cấu hình tường minh. Cố định mô hình, đầu vào, phiên bản gói và vị trí đầu ra. Một notebook được chạy theo thứ tự không rõ ràng sẽ rất khó so sánh sau nhiều ngày chỉnh sửa.
Hãy giữ một bài test nhỏ kiểm tra việc tải CUDA và tạo ra một đầu ra đã biết. Nó sẽ nhanh chóng cho bạn biết liệu một bản cập nhật PyTorch hay một extension có làm thay đổi đường đi của dự án hay không.
Khi nào nên vượt 24 GB
Hãy chuyển sang RTX 5090 nếu 32 GB và một stack Blackwell tương thích đáp ứng nhu cầu của bạn. Thay vào đó, hãy chọn một card 48 GB, như RTX A6000, nếu các cấp phát vượt xa 24 GB. Với một ứng dụng đã được kiểm định trên Ampere và nhu cầu khiêm tốn, RTX 3090 cũng là một điểm so sánh đáng cân nhắc.
Đặt ra đầu ra rõ ràng cho mỗi khoảng thời gian
Trong 3 ngày, hãy nhắm tới một script có thể chạy lại và một phép đo ban đầu. Trong 7 ngày, hãy so sánh các tham số mà không thay đổi đồng thời tập dữ liệu. Trong 30 ngày, hãy lên kế hoạch nhiều thử nghiệm với các checkpoint và một bản tổng hợp được lưu ngoài không gian làm việc.
Để thuê, hãy chọn các lot, thời hạn và môi trường, rồi tạo tài khoản hoặc đăng nhập. Sau đó bạn chọn tài sản và mạng crypto. Sau khi chuyển tiền, hãy dùng « Tôi đã thanh toán » và xem trạng thái hồ sơ trong tài khoản của bạn.