GLOBALATLAS AI · Maskinlæringsinfrastruktur

Maskinlæringsinfrastruktur

Separat databehandling, trening og tjenesteyting; disse stadiene krever ulike beregnings- og lagringsprofiler.

Datapreparering, trening og evaluering

  1. 01

    CPU-pipeline for validering og forhåndsbehandling

  2. 02

    Treningsvert og vedvarende sjekkpunkter

  3. 03

    Evalueringsdatasett isolert fra treningsinput

Arkitekturavgjørelse

Profiler den tregeste fasen før du legger til GPU-kapasitet. En flaskehals i datalastingen kan la en akselerator stå ubrukt.

Krav til konfigurasjon

Bruk CPU til forberedelse, GPU når rammeverket støtter akselerasjon, og vedvarende lagring for datasett og sjekkpunkter. Mål treningsbatch før du velger VRAM.