Hãy chuẩn bị dự án, hiểu cách nó thực thi và giữ lại một bằng chứng hữu ích. Chọn một câu hỏi trong thư viện hoặc bắt đầu với lộ trình chạy lần đầu.
Chuẩn bị đầu vào, chạy lại cùng đoạn mã, rồi kiểm tra kết quả trước khi mở rộng quy mô.
Đọc giao thức, xem xét bằng chứng, rồi điều chỉnh mã cho dự án của bạn.
Một script chẩn đoán, một báo cáo giới hạn, kết quả mong đợi của phép tính 2 × 2 và gradient của nó.
python kernodeck-diagnostic-v1.py --device cpuBáo cáo CPU được cung cấp: loss đã xác minh 196. Một kiểm tra CUDA trên RTX 5070 cũng được cung cấp; nó không đo các gói trong danh mục. Script yêu cầu GPU nếu bạn không chỉ định CPU.
Một buổi huấn luyện nhỏ, 24 dòng tổng hợp, so sánh liên tục/khôi phục và kiểm tra phủ định.
python -B verify_resume.py --output runs/preuve-cpuTừ thư mục đã giải nén, với PyTorch và NumPy đã cài, đến một thư mục mới. Bằng chứng được cung cấp so sánh 10 bước với 5 + 5 trên CPU; nó không xác nhận GPU, AMP hay huấn luyện phân tán.
Từ mã thử nghiệm đến một đầu vào bạn có thể chạy lại.
Chuẩn bị một thử nghiệm, kiểm tra các đầu ra và giữ một hồ sơ có thể dùng được.
Kiểm soát kiểu, hình dạng và giá trị để cô lập các đầu vào không hợp lệ.
Tách tham số, quyền truy cập và dấu vết trước khi chia sẻ hoặc di chuyển mã.
Diễn đạt nhu cầu và kiểm soát môi trường thực tế được cung cấp.
Một lệnh rõ ràng, một tiến trình được theo dõi, những dấu vết có thể diễn giải.
Xác định đầu vào, đầu ra và mã trả về của ứng dụng của chính bạn.
Giới hạn phép đo và đọc một dấu vết CPU/GPU mà không kết luận quá vội.
Phân biệt thiết bị, thao tác và kết quả số.
Một script và một báo cáo giới hạn để kiểm tra phép tính đầu tiên.
Quyết định khi nào dùng AMP và kiểm soát những gì thay đổi về mặt số học.
Tiếp tục công việc, chọn bước tiếp theo và theo dõi việc thuê.
Cố định ngữ cảnh, batch và mức độ đồng thời trước khi chọn cấu hình.
Phân biệt chuyển tiền, bước xác minh và việc chuẩn bị cho thuê.