GLOBALATLAS AI · Maskinlæringsinfrastruktur

Maskinlæringsinfrastruktur

Adskil databehandling, træning og levering; disse faser kræver forskellige beregnings- og lagringsprofiler.

Databehandling, træning og evaluering

  1. 01

    CPU pipeline til validering og forbehandling

  2. 02

    Træningsvært og vedvarende checkpoints

  3. 03

    Evalueringsdatasæt isoleret fra træningsinput

Arkitekturbeslutning

Profilér den langsomste fase, før du tilføjer GPU-kapacitet. En dataindlæsningsflaskehals kan efterlade en accelerator inaktiv.

Krav til konfiguration

Brug CPU til forberedelse, GPU når rammeværket understøtter acceleration, og vedvarende lager til datasæt og checkpoints. Mål træningsbatchen, før du vælger VRAM.