GLOBALATLAS AI · Maskininlärningsinfrastruktur

Maskininlärningsinfrastruktur

Separera dataförberedelse, träning och tjänstgöring; dessa steg kräver olika beräknings- och lagringsprofiler.

Datapreparering, träning och utvärdering

  1. 01

    CPU-pipeline för validering och förbehandling

  2. 02

    Träningsvärd och persistenta checkpoints

  3. 03

    Utvärderingsdataset isolerat från träningsdata

Arkitekturbeslut

Profilera den långsammaste fasen innan du lägger till GPU-kapacitet. En flaskhals vid dataladdning kan lämna en accelerator inaktiv.

Krav på konfiguration

Använd CPU för förberedelse, GPU när ramverket stöder acceleration och beständig lagring för dataset och checkpoints. Mät träningsbatchen innan du väljer VRAM.