भारतीय टीमों के लिए AI प्रशिक्षण और इन्फरेंस योजना

प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग और इन्फरेंस की ज़रूरतों को अलग-अलग समझें

क्षमता नियोजन को दिशा देने के लिए वर्कलोड के चरण का उपयोग करें। प्रत्येक H100 80GB के आधार पर प्रशिक्षण, प्रत्येक H200 141GB के आधार पर अधिक मेमोरी वाले AI, और L40S 48GB के आधार पर इन्फरेंस, विज़न या रेंडरिंग पर चर्चा की जा सकती है। उपलब्धता पर हर अनुरोध के लिए चर्चा की जाती है।

• बताएँ कि कार्य प्री-ट्रेनिंग, सुपरवाइज़्ड फाइन-ट्यूनिंग, मूल्यांकन या सर्विंग से संबंधित है।
• मॉडल का आकार, सीक्वेंस की लंबाई, प्रिसिशन, बैच लक्ष्य और मेमोरी हेडरूम दर्ज करें।
• संबंधित डेटासेट, चेकपॉइंट, आर्टिफ़ैक्ट स्टोरेज और डेटा स्थानांतरण की बाधाओं की पहचान करें।

वितरित प्रशिक्षण की आवश्यकताएँ निर्धारित करें

मल्टी-GPU डिज़ाइन केवल एक्सेलेरेटर की संख्या तक सीमित नहीं है। पैरेललिज़्म का तरीका, सिंक्रोनाइज़ेशन पैटर्न, फ़ॉल्ट टॉलरेंस, जॉब की अवधि और चेकपॉइंट रणनीति बताएँ, ताकि क्षमता और परिवेश संबंधी मान्यताओं की समीक्षा साथ में की जा सके, न कि उनका अनुमान लगाया जाए।

• क्या जॉब में डेटा, टेंसर, पाइपलाइन या वितरित प्रशिक्षण का कोई अन्य तरीका उपयोग होगा?
• रीस्टार्ट, चेकपॉइंट, प्रयोग-ट्रैकिंग और पुनरुत्पादकता संबंधी कौन-सी आवश्यकताएँ लागू होती हैं?
• किन फ़्रेमवर्क संस्करणों, कंटेनर इमेज, लाइब्रेरी और ऑर्केस्ट्रेशन अपेक्षाओं का सत्यापन आवश्यक है?

अनुमानित बेंचमार्क के बिना इन्फरेंस और लेटेंसी की योजना बनाएँ

इन्फरेंस के लिए अनुरोध प्रोफ़ाइल, प्रतिक्रिया संबंधी आवश्यकताएँ और अपनी परीक्षण योजना प्रस्तुत करें; सहमत मापदंडों, नेटवर्क पथ और परिनियोजन आवश्यकताओं के आधार पर प्रदर्शन का मूल्यांकन करें।

• अनुरोधों की मात्रा, समवर्ती अनुरोधों की संख्या, इनपुट और आउटपुट का आकार तथा लक्षित उपयोगकर्ता अनुभव निर्दिष्ट करें।
• डिप्लॉयमेंट की योजना को प्रभावित करने वाले API, एप्लिकेशन, एज या आंतरिक सिस्टम इंटीग्रेशन का विवरण दें।
• प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए मापदंड, परीक्षण डेटा, स्वीकृति मानदंड और उत्तरदायी व्यक्ति निर्धारित करें।