Fine-tuning
Донавчання починається з навченої моделі й адаптує її до ваших даних. Воно потребує значно менше обчислювальних ресурсів, ніж навчання з нуля, тож короткострокова гнучка оренда стає привабливою.
Що найважливіше
Уміщається в пам’ять
Обирайте GPU з достатнім обсягом VRAM для моделі та стану оптимізатора або використовуйте методи економії пам’яті, що жертвують трохи швидкістю заради місця.
Короткі, пікові завдання
Запуски часто тривають від годин до днів, тож погодинні ціни та швидкий старт важать більше, ніж довгі контракти.
Проста мережа
Часто достатньо одного вузла, тож додаткові витрати на високоякісну кластерну фабрику зазвичай не потрібні.
Повторюваність
Ви повторюватимете експерименти, тож передбачувані ціни та простий доступ цінні.
Типова конфігурація
Один вузол із кількома GPU або навіть один GPU з великим обсягом пам’яті — залежно від розміру моделі та методу.
Як це зазвичай купують
Зазвичай обирають on-demand або короткострокові потужності. Spot може підійти, якщо ваше завдання зберігає чекпоінти й може відновлюватися.
Поширені помилки
- Платити за кластерну мережу, яку однонодове завдання не використовує.
- Пропускати чекпоінти на потужностях із перериванням.
- Недооцінювати витрати на передачу та зберігання наборів даних.
Терміни, які варто знати
Це загальні рекомендації, а не порада щодо конкретного провайдера чи ціни. Перегляньте актуальні пропозиції та підтвердьте доступність і умови у провайдера.
Готові переглянути реальні варіанти?
Перегляньте відстежувані пропозиції з їхніми джерелами та датами або попросіть Kova підібрати ресурси для вас.