Definiera vad ”träning” innebär
Att förträna en modell, anpassa en befintlig modell och förbättra en instruktion är olika projekt. Beskriv vilket beteende ni vill förändra och vilka exempel som kan användas för utvärdering innan infrastrukturen planeras. En större träningskörning löser inte ett otydligt mål.
Räkna med mer än modellvikterna
Träning kräver också minne för gradienter, optimerartillstånd, mellanliggande aktiveringar och tillfälliga operationer. Batchstorlek och sekvenslängd påverkar behovet. Det exakta minnesutnyttjandet beror på implementation och numerisk precision; se Hugging Faces dokumentation om träningsminne.
Mät ett representativt pilotförsök
Kör ett mindre experiment med realistiska sekvenslängder. Mät maximal minnesanvändning, bearbetade token per sekund, kontrollpunkternas storlek och valideringsresultat. Uppskatta den större körningen från uppmätt kapacitet och räkna med utvärdering, omstarter och datainläsning.
Planera hela experimentet
Datagranskning, borttagning av dubbletter, versionshantering och jämförelser med den oförändrade modellen tar också tid. Behåll ett separat utvärderingsmaterial och en experimentlogg. Budgetera även misslyckade körningar och bestäm när ni ska avbryta innan inställningarna ändras gång på gång.
Prova: Skriv en träningsplan med målbeteende, baslinje, datauppdelning, pilotmätningar och tydliga stoppkriterier.