Închiriază GPU-uri pentru fine-tuning LLM cu metoda definită mai întâi.

Separați tuningul eficient din punct de vedere al parametrilor de tuningul complet

QLoRA poate aduce unele joburi pe un dispozitiv de 24 GB, dar potrivirea exactă depinde de modelul de bază, lungimea secvenței, lotul, cuantizarea și biblioteca. Fine-tuning-ul complet necesită de obicei semnificativ mai multă memorie și poate necesita mai multe GPU-uri de centru de date.

Faze pilot cu aceleași date și evaluare

Rulează suficienți pași pentru a observa memoria de vârf, token-urile pe secundă, timpul de checkpoint și calitatea evaluării. Extrapolează doar după ce pipeline-ul de date și setările de acumulare se potrivesc cu rularea planificată.

• Fixează revizia modelului de bază
• Înregistrează rangul și precizia adaptorului
• Stocați configurația lângă fiecare checkpoint

Nu plăti pentru a păstra un GPU inactiv

Separați stocarea reutilizabilă a modelelor și seturilor de date de calculul temporar. Opriți calculul după ce checkpoint-ul este în siguranță, dar includeți stocarea persistentă și timpul de reîncărcare ulterior în modelul economic.