Fine-tuning
Fine-Tuning geht von einem bereits trainierten Modell aus und passt es an Ihre Daten an. Es benötigt deutlich weniger Rechenleistung als das Training von Grund auf, wodurch kurze, flexible Anmietungen attraktiv sind.
Worauf es am meisten ankommt
Passt in den Speicher
Wählen Sie GPUs mit ausreichend VRAM für das Modell und den Optimizer-Zustand, oder nutzen Sie speicherschonende Methoden, die etwas Geschwindigkeit gegen Speicherplatz eintauschen.
Kurze Jobs mit Lastspitzen
Läufe dauern oft Stunden bis Tage, daher sind der Preis pro Stunde und ein schneller Start wichtiger als lange Verträge.
Einfaches Netzwerk
Oft genügt ein einzelner Knoten, daher sind die Mehrkosten für ein High-End-Cluster-Fabric in der Regel unnötig.
Wiederholbarkeit
Sie werden Experimente erneut ausführen, daher sind planbare Preise und ein einfacher Zugang wertvoll.
Eine typische Konfiguration
Ein Knoten mit mehreren GPUs oder sogar eine einzelne GPU mit großem Speicher, je nach Modellgröße und Methode.
Wie üblicherweise beschafft wird
Üblich ist On-Demand- oder kurzfristige Kapazität. Spot kann funktionieren, wenn Ihr Job Checkpoints schreibt und fortgesetzt werden kann.
Häufige Fehler
- Für ein Cluster-Netzwerk zahlen, das ein Job auf einem einzelnen Knoten nicht nutzt.
- Auf unterbrechbarer Kapazität auf Checkpoints verzichten.
- Transfer- und Speicherkosten für Datensätze unterschätzen.
Begriffe, die Sie kennen sollten
Dies ist eine allgemeine Orientierung, keine Empfehlung für einen bestimmten Anbieter oder Preis. Prüfen Sie aktuelle Angebote und bestätigen Sie Verfügbarkeit und Konditionen beim Anbieter.
Möchten Sie sich konkrete Optionen ansehen?
Sehen Sie sich erfasste Angebote mit ihren Quellen und Datumsangaben an oder bitten Sie Kova, die Dimensionierung für Sie zu übernehmen.