Uma estratégia de otimização de três níveis para controle de custos
Reduções significativas de custos podem ser obtidas por meio de uma combinação de otimização da alocação de recursos, estratégias de treinamento, monitoramento e gerenciamento:
- Otimização da alocação de recursos::
- Use uma única configuração de GPU (por exemplo, T4 16G) para pré-teste e, em seguida, mude para várias placas para treinamento formal.
- Use "ferramentas de avaliação" para verificar o efeito de pequenas amostras primeiro para evitar um treinamento ineficaz.
- Otimização do processo de treinamento::
- Treine com precisão mista (adicione o módulo de hibridização automática torch.cuda.amp ao código)
- Defina o mecanismo de parada antecipada para monitorar as alterações de perda e encerrar automaticamente a tarefa se o limite for excedido.
- Reduzir o espaço de memória da GPU usando o acúmulo de gradiente para dados em grande escala
- Monitoramento e gerenciamento de recursos::
- Verifique regularmente o relatório de consumo por hora da GPU no Billing Management
- Configuração de alertas de uso (três alertas de 10/20/30 horas por mês)
- Evite a contagem dupla fazendo bom uso da função de ponto de interrupção do "Task Management".
Solução avançada: para tarefas de longo prazo, você pode usar instâncias de licitação (precisam ser ativadas nas configurações avançadas do "Cloud Training"), e o custo pode ser reduzido em 40-60%.
Essa resposta foi extraída do artigoVolcano Ark: treinamento em modelos grandes e serviço de computação em nuvem, inscreva-se para obter uma aritmética equivalente a US$ 150O
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