Închiriază GPU-uri pentru pre-antrenare și antrenament continuu LLM.

Estimează memoria de antrenare pe straturi

Cont pentru greutăți, gradienți, stări de optimizer, activări, buffere de comunicare și suprasarcină de framework. Precizia mixtă, checkpointing-ul de activări și sharding-ul schimbă rezultatul, deci fiecare estimare are nevoie de marjă de siguranță și o rulare scurtă de validare.

• Definește numărul de parametri și precizia
• Alegeți FSDP, ZeRO sau altă strategie de sharding a stării
• Testați memoria de vârf înainte de a rezerva rularea completă

Proiectează în jurul punctului de control

Unitatea utilă este adesea costul pe checkpoint acceptat. Înregistrați mostre pe secundă, durata checkpoint-ului, debitul de stocare, timpul de repornire și politica de eșec. GPU-urile mai rapide nu pot repara un pipeline blocat de datele de intrare sau de stocarea lentă a checkpoint-urilor.

Potriviți topologia cu strategia de paralelism

FSDP sau ZeRO, paralelismul de date, tensor, pipeline și expert stresează legături diferite. Înregistrează tokeni pe secundă, ponderea comunicării și eficiența scalării, apoi compară costul per punct de control la numărul intenționat de GPU-uri.