|
Professor Seleznov
|
Сервер для PyTorch: как выбрать конфигурацию под обучение и инференс
PyTorch запустится почти на любом сервере, но между «запустится» и «работает стабильно под нагрузкой» — большая разница. Частая ошибка — выбирать VRAM по размеру модели, но видеопамять занимают контекст, KV-cache, размер батча и служебные расходы фреймворка.
В новой статье разобрали, когда хватает CPU и в каких сценариях нужен GPU. Показали, как заранее проверить совместимость драйвера NVIDIA и версии CUDA, как эмпирически измерить фактическое потребление VRAM и сколько RAM закладывать под DataLoader с несколькими воркерами. И собрали ориентиры по конфигурациям — от прототипирования и небольшого инференса до обучения на 2–4 GPU и больших моделей.
Все подробности — в блоге Рег.облака.-Источник
|
|
|
