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如何避免AI科研实验过程中的计算资源浪费？

2025-08-25

1.3 K

控制AI科研成本的三大核心策略

针对AI-Scientist-v2可能产生的高昂计算成本，可通过以下方法优化：

实验规模控制：在JSON配置文件中预设实验迭代次数和数据集规模，建议先小规模测试(steps:5-10)再扩大规模。
资源监控方案: Verwendungnvidia-smi监控GPU使用，当出现内存警告时立即中断调整；配置CUDA_VISIBLE_DEVICES限定可用GPU数量。
替代方案选择：对非关键实验阶段，可选择CPU模式运行(修改experiment.py中的设备参数)或使用较小模型版本。

补充建议：建立成本日志记录各阶段开销，利用tree-search功能可预估总成本；考虑使用云服务按需付费实例，实验完成立即释放资源。