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怎样优化火山方舟上的大模型训练任务以降低计算成本？

2025-09-05

1.4 K

成本控制的三层优化策略

通过资源分配、训练策略、监控管理的组合优化可显著降低成本：

资源配置优化：
- 前期测试使用单GPU配置（如T4 16G），正式训练再切换多卡
- 利用「评测工具」先行验证小样本效果，避免无效训练
训练过程优化：
- 采用混合精度训练（在代码中添加torch.cuda.amp自动混精模块）
- 设置Early Stopping机制监控loss变化，超出阈值自动终止任务
- 对大规模数据使用梯度累积技术减少GPU内存占用
资源监控管理：
- 定期查看「账单管理」中的GPU小时消耗报表
- 设置用量预警（每月10/20/30小时三档提醒）
- 善用「任务管理」的断点续训功能避免重复计算

进阶方案：对长期任务可使用竞价实例（需在「云端训练」高级设置中开启），成本可降低40-60%。