NVIDIA / CUDA
Prüfen Sie die Anforderungen des Frameworks an CUDA, Treiber, Compute Capability, Präzision und optionale Kernel, bevor Sie Pakete installieren.
PyTorch-InstallationsassistentFine-Tuning-Leitfaden
Lokales Fine-Tuning einrichten
Validieren Sie genau das Modell und das Trainingsrezept auf Ihrer Hardware. Allgemeine Tabellen von Parameterzahl zu VRAM sind unzuverlässig, weil Sequenzlänge, Präzision, Optimiererzustand, Aktivierungen, Adapter, Attention-Kernel und Batching das Ergebnis alle verändern.
Wählen Sie einen unterstützten Stack
AMD / ROCm
Prüfen Sie Betriebssystem, GPU, ROCm-Version und die Support-Matrix des Frameworks; nehmen Sie nicht an, dass Quantisierer oder Kernel nur für CUDA einen gleichwertigen Weg haben.
ROCm-InstallationsdokumentationApple silicon
MLX-basierte Workflows nutzen Unified Memory und eine andere Toolchain. Bestätigen Sie die genaue Modellarchitektur und den Exportpfad, bevor Sie sich darauf festlegen.
MLX LM-RepositoryVorabprüfung vor einem langen Lauf
- 1.Bestätigen Sie, dass Treiber, Runtime, Compiler, Framework und Beschleuniger zueinander passen.
- 2.Laden Sie nur die vorgesehene Checkpoint-Revision herunter und prüfen Sie den freien Speicherplatz.
- 3.Prüfen Sie Tokenisierung und Loss-Masking an einigen formatierten Beispielen.
- 4.Führen Sie einen Forward- und Backward-Schritt aus und notieren Sie den Spitzenspeicher auf Gerät und Host.
- 5.Overfitten Sie eine winzige Stichprobe, um kaputte Labels, Templates und Optimiererkonfiguration zu finden.
- 6.Speichern, fortsetzen, laden und generieren Sie aus einem Checkpoint, bevor Sie den Datensatz vergrößern.
- 7.Messen Sie Temperaturverhalten und Dauerdurchsatz, nicht nur die ersten Schritte.
- 8.Halten Sie genug Reserve an Speicherplatz und Zeit für Checkpoints, Logs, Evaluierung und Wiederholungen frei.
Hebel für Speicher und Durchsatz
Speicher senken
- • Einen kleineren Checkpoint oder eine Adaptermethode verwenden
- • Sequenzlänge oder Micro-Batch-Größe verringern
- • Unterstützte Mixed Precision und Checkpointing aktivieren
- • Optimierer- oder Zustands-Offload erst nach Messung des Preises erwägen
Auslastung verbessern
- • Datenladen und Verteilung der Beispiellängen profilen
- • Packing nur mit korrekten Masken und unterstützter Attention nutzen
- • Batch oder Akkumulation erst nach Korrektheitsprüfungen erhöhen
- • Optionale Kernel auf der tatsächlichen GPU benchmarken
Reproduzierbar bleiben
- • Paket- und Modellrevisionen fixieren
- • Vollständige Konfiguration und Zufalls-Seeds festhalten
- • Datenmanifeste versionieren, statt Ordner ad hoc zu kopieren
- • Hardware, Treiber und Umgebungsdetails notieren
Lokal heißt nicht automatisch vertraulich
- Prüfen Sie vor der Nutzung die Download-Bedingungen des Modells und die Rechte am Datensatz.
- Beschränken Sie den Zugriff auf Rohdaten, Caches, Logs, Checkpoints und exportierte Adapter.
- Durchsuchen Sie Trainingsdaten und Artefakte nach Secrets und personenbezogenen Daten.
- Verschlüsseln Sie Backups und legen Sie Lösch- und Aufbewahrungsverfahren fest.