推理：从加载的模型到可用的服务
你想生成回复、提取表示或处理语料库。首先要明确输入格式、其大小以及请求频率。用短输入做一次测试，并不足以说明一个需要并行接受多个长请求的服务是否可行。
推理路径帮助您准备请求集、可用性检查和结果解读。接下来，您可以在不改变待测负载的同时比较 GPU 和参数。预期的产出是一份请求画像、一套启动流程，以及一组与其配置一同保存的测量结果。
适配：组织一次可复现的实验
适配模型需要将训练数据、方法和评估标准联系起来。在长时间运行之前，先验证一个计算步骤、一次检查点写入及其重新读取。您将获得一个具体依据，用于选择套餐时长和保存频率。
调优流程建议按试验来组织：假设、参数、输出和下一步决策。保留一组评估集用于比较，并在试验未带来预期改进时也保留结果。理解负面结果可以避免重复同样的工作。
多个批次用于明确分离的工作
当各实验相互独立时，为每个实验分配各自的配置、输入和结果目标位置。然后确定哪个任务使用哪块显卡。这种组织方式适用于例如参数比较或语料分区的处理。
相反，对于单个分布式模型，需要准备程序所需的分发机制和数据交换。此时 GPU 数量是软件架构的一部分。硬件参数表和环境指南可帮助您在下单时更接近这一决策。