Architekturentscheidung
Das langsamste Stadium vor der Hinzufügung von GPU-Kapazität profilieren. Ein Flaschenhals beim Datenladen kann einen Beschleuniger ungenutzt lassen.
GLOBALATLAS AI · Machine Learning Infrastruktur
Infrastruktur für maschinelles Lernen
Datenvorbereitung, Training und Bereitstellung trennen; diese Phasen benötigen unterschiedliche Rechen- und Speicherprofile.
Datenvorbereitung, Training und Bewertung
- 01
CPU-Pipeline für Validierung und Vorverarbeitung
- 02
Training-Host und persistent Checkpoints
- 03
Evaluationsdatensatz, isoliert von Trainingsinputs
Anforderungen an die Konfiguration
Verwenden Sie CPU für die Vorbereitung, GPU, wenn das Framework Beschleunigung unterstützt, und persistenten Speicher für Datensätze und Checkpoints. Messen Sie die Trainingscharge, bevor Sie VRAM auswählen.