మీ మోడల్ పరిమాణానికి సరైన సర్వర్ కాన్ఫిగరేషన్ ఎంచుకోండి

మీ మొదటి ఫలితం పొందిన తర్వాత, పెద్ద మోడల్‌లను ప్రయత్నించాలని అనిపించడం సహజం. మీరు 0.5B నుండి 7B కు మారవచ్చు, కానీ అసలు మెషీన్ ఇకపై సరిపోకపోవచ్చు.

రిసోర్స్‌లను ఎంచుకునేటప్పుడు, మొదట కొన్ని విషయాల మధ్య తేడా చేయండి. CPU మరియు GPU కంప్యూటేషన్ నిర్వహిస్తాయి, మెమరీ మరియు వీడియో మెమరీ ఎగ్జిక్యూషన్ సమయంలో డేటాను నిల్వ చేస్తాయి, మరియు డిస్క్ మోడల్ ఫైల్‌లను సేవ్ చేస్తుంది. మోడల్ విజయవంతంగా డౌన్‌లోడ్ అవడం అంటే డిస్క్‌లో తగినంత స్థలం ఉందని మాత్రమే.

ముందుగా CPU మరియు GPU ప్రతి ఒక్కటి ఏమి చేయగలవో చూద్దాం, ఆపై మోడల్ పారామీటర్లు ఎంత స్థలం ఆక్రమిస్తాయో అంచనా వేసి, తర్వాత ల్యాప్‌టాప్ లేదా క్లౌడ్ ఇన్‌స్టెన్స్‌ను ఎంచుకోవడానికి సిద్ధం చేద్దాం.

CPU మరియు GPU: ప్రతి ఒక్కటి ఏమి చేయగలది?

ఒకటి అనుకూలమైన ప్రాసెసింగ్‌లో ఉత్తమం, మరొకటి సమాంతర కంప్యూటింగ్‌లో

CPU మరియు GPU వాటి కంప్యూటింగ్ విధానాలలో గణనీయంగా భిన్నంగా ఉంటాయి.

CPU సాధారణ-ఉద్దేశ్య కంప్యూటింగ్ కోసం రూపొందించబడింది, ప్రతి కోర్ సాపేక్షంగా పూర్తి నియంత్రణ మరియు కంప్యూటేషన్ సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటుంది. GPU సమాంతర కంప్యూటింగ్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇందులో పెద్ద సంఖ్యలో కంప్యూట్ యూనిట్లు ఉంటాయి, అవి ఏకకాలంలో పెద్ద సంఖ్యలో కంప్యూటింగ్ పనులను నిర్వహించగలవు.

GPU ప్రతి దానిలో వేగంగా ఉంటుందా?

CPU మరియు GPU ప్రాసెసింగ్ వేగం పని రకం మరియు కంప్యూటింగ్ స్కేల్ పై ఆధారపడి ఉంటుంది. లాజికల్ జడ్జ్‌మెంట్, ప్రోగ్రామ్ కంట్రోల్ మరియు పని షెడ్యూలింగ్ యొక్క పెద్ద మొత్తం కలిగిన స్థితుల కోసం, CPU అధిక ఎగ్జిక్యూషన్ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. పెద్ద ఎత్తుల సమాంతర కంప్యూటింగ్ పనుల కోసం, GPU అధిక కంప్యూటింగ్ థ్రూపుట్‌ను అందించగలదు.

పరికరాలు కొనడం తప్ప, మరెన్ని ఖర్చులను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి?

CPU మరియు GPU ఖర్చులు హార్డ్‌వేర్ కొనుగోలు ధరలను మాత్రమే కాకుండా, ఆపరేషన్ సమయంలో విద్యుత్ వినియోగాన్ని, అలాగే తదుపరి ఉపయోగం మరియు నిర్వహణ ఖర్చులను కూడా కలిగి ఉంటాయి. GPU పెద్ద ఎత్తుల కంప్యూటేషన్లు చేసేటప్పుడు అధిక విద్యుత్ వినియోగాన్ని కలిగి ఉంటుంది. CPU మరియు GPU ప్రతి ఒక్కటి అన్వయించగల స్థితులను కలిగి ఉంటాయి.

CPU మరియు GPU మధ్య ఎలా ఎంచుకోవాలి?

ట్రైనింగ్ మరియు ఇన్‌ఫరెన్స్ వేర్వేరు రిసోర్స్ అవసరాలను కలిగి ఉంటాయి, మరియు వేర్వేరు పరిమాణాలు మరియు రకాల మోడల్‌లలో కంప్యూటింగ్ రిసోర్స్‌లలో కూడా గణనీయమైన తేడాలు ఉంటాయి. మోడల్ ట్రైనింగ్ దశలో, డేటా స్కేల్ చిన్నగా ఉన్నప్పుడు, CPU చాలా సాంప్రదాయ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల ట్రైనింగ్ అవసరాలను తీర్చగలదు. పెద్ద ఎత్తుల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు పెద్ద భాషా మోడల్‌ల ట్రైనింగ్ కోసం GPU అవసరం.

మోడల్ ఎంత పెద్దది? ఎంత మెమరీ మరియు వీడియో మెమరీ రిజర్వ్ చేయాలి?

ముందుగా పారామీటర్ కౌంట్, తర్వాత లోడింగ్ ఖచ్చితత్వం

మోడల్ యొక్క రిసోర్స్ అవసరాలను అంచనా వేయడం ప్రధానంగా రెండు సూచికలపై ఆధారపడి ఉంటుంది: పారామీటర్ స్కేల్ మరియు డేటా ఖచ్చితత్వం. మోడల్ పారామీటర్ స్కేల్ సాధారణంగా B లో వ్యక్తం చేయబడుతుంది, ఇక్కడ 1B 1 బిలియన్ పారామీటర్లను సూచిస్తుంది. డేటా ఖచ్చితత్వం మోడల్ పారామీటర్లు నిల్వ మరియు కంప్యూటేషన్ కోసం ఉపయోగించే సంఖ్యా ఫార్మాట్‌ను సూచిస్తుంది.

వేర్వేరు ఖచ్చితత్వాలలో 1B పారామీటర్ల అంచనా నిల్వ స్థలం: