GPU-сервер для Machine Learning
Проекты Machine Learning проходят подготовку данных, эксперименты, обучение, валидацию и развёртывание. Сервер должен соответствовать текущей фазе.
Для Machine Learning отделяйте обучение от инференса. Считайте VRAM по модели и batch, затем проверяйте storage, объём данных, checkpoint’ы, framework, контейнеры и воспроизводимость среды.
Разделяйте обучение и инференс
Обучение обычно требует длительного compute и больше памяти; инференс может ставить выше задержку и доступность.
Планируйте память раньше compute
VRAM часто становится первым жёстким ограничением. Архитектура, точность, batch и фреймворк влияют на расход.
- Начните с модели и batch.
- Добавьте overhead фреймворка.
- Не целитесь в абсолютный минимум.
- Тестируйте реальную нагрузку.
Storage и передача данных
Datasets и checkpoints бывают большими. Storage и transfer входят в реальную стоимость.
Воспроизводимость и ПО
ОС, версия фреймворка, контейнер и зависимости должны воспроизводиться. См. root и Linux.
Короткий FAQ
Один сервер подойдёт и для обучения, и для инференса?
Часто да, но экономически оптимальная конфигурация может отличаться.
Чем больше VRAM, тем лучше?
Запас полезен, но платить за неиспользуемую память не всегда разумно.
Ориентироваться на бенчмарки?
Только если бенчмарк похож на вашу реальную нагрузку.
Связанные гайды
Проверить GPU-сервер для Machine Learning
Сравните память, ПО и storage с обучением или инференсом.
Проверить GPU-сервер для Machine Learning