Eine dreistufige Optimierungsstrategie zur Kostenkontrolle
Durch eine Kombination aus Optimierung der Ressourcenzuweisung, Schulungsstrategien sowie Überwachung und Management lassen sich erhebliche Kostensenkungen erzielen:
- Optimierung der Ressourcenzuweisung::
- Verwenden Sie eine einzelne GPU-Konfiguration (z. B. T4 16G) für Vorversuche und wechseln Sie dann zu mehreren Karten für die formale Ausbildung.
- Verwenden Sie "Evaluierungsinstrumente", um die Wirkung kleiner Stichproben zu überprüfen und ineffiziente Schulungen zu vermeiden.
- Optimierung des Ausbildungsprozesses::
- Trainieren mit gemischter Genauigkeit (fügen Sie dem Code das torch.cuda.amp-Autohybridisierungsmodul hinzu)
- Legen Sie den Mechanismus für das frühzeitige Anhalten fest, um Verluständerungen zu überwachen und die Aufgabe automatisch zu beenden, wenn der Schwellenwert überschritten wird.
- Reduzierung des GPU-Speicherbedarfs durch Gradientenakkumulation für große Datenmengen
- Überwachung und Verwaltung von Ressourcen::
- Prüfen Sie regelmäßig den GPU-Stundenverbrauchsbericht in Billing Management
- Einrichtung von Nutzungswarnungen (drei Warnungen zu 10/20/30 Stunden pro Monat)
- Vermeiden Sie eine doppelte Zählung, indem Sie die Haltepunktfunktion der "Aufgabenverwaltung" nutzen.
Fortgeschrittene Lösung: Für langfristige Aufgaben können Sie Ausschreibungsinstanzen verwenden (muss in den erweiterten Einstellungen von "Cloud Training" aktiviert werden), und die Kosten können um 40-60% reduziert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVolcano Ark: Big Model Training und Cloud Computing Service, Anmeldung für $150 Equivalent ArithmeticDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können große Modelltrainingsaufgaben auf Volcano Ark optimiert werden, um die Rechenkosten zu senken?
