LLMファインチューニング用のGPUをレンタルし、最初に方法を定義します。

パラメータ効率的チューニングとフルチューニングを分離

QLoRAは一部のジョブを24 GBデバイスに収めることができますが、正確な適合はベースモデル、シーケンス長、バッチ、量子化、ライブラリによって異なります。フルファインチューニングは通常、大幅に多くのメモリを必要とし、複数のデータセンターGPUが必要になる場合があります。

同じデータと評価でパイロット

ピークメモリ、1秒あたりのトークン数、チェックポイント時間、評価品質を観察するのに十分なステップを実行してください。データパイプラインと累積設定が計画された実行と一致した後にのみ外挿してください。

• ベースモデルのリビジョンを固定
• アダプターのランクと精度を記録
• 各チェックポイントの横に構成を保存

アイドル状態のGPUを維持するためにお金を払わないでください

再利用可能なモデルとデータセットのストレージを一時的なコンピュートから分離します。チェックポイントが安全になったらコンピュートを停止しますが、経済モデルには永続ストレージとその後の再ロード時間を含めてください。