Explorez 8 fournisseurs de GPU cloud offrant diverses options allant des GPU RTX 3060 aux H100, en comparant les caractéristiques et les tarifs pour les projets d'apprentissage automatique et de réglage fin des modèles de langage.
- Introduction aux Fournisseurs de GPU en Cloud
Aperçu des objectifs du cours
Importance des GPU dans l'apprentissage automatique et l'ajustement fin des LLM
- Compréhension des Architectures et Modèles GPU
Différences entre les GPU pour consommateurs et ceux pour centres de données
Analyse détaillée des NVIDIA RTX 3060 à RTX 4090
Examen des capacités des NVIDIA A100 et H100
- Critères de Sélection des Fournisseurs de GPU en Cloud
Références de performance
Rentabilité
Disponibilité et évolutivité
Support et fonctionnalités supplémentaires
- Comparaison Détaillée de 8 Fournisseurs de GPU en Cloud
Fournisseur 1 : Présentation de l'entreprise, Offre de GPU, Tarification, Caractéristiques uniques
Fournisseur 2 : Présentation de l'entreprise, Offre de GPU, Tarification, Caractéristiques uniques
Fournisseur 3 : Présentation de l'entreprise, Offre de GPU, Tarification, Caractéristiques uniques
Fournisseur 4 : Présentation de l'entreprise, Offre de GPU, Tarification, Caractéristiques uniques
Fournisseur 5 : Présentation de l'entreprise, Offre de GPU, Tarification, Caractéristiques uniques
Fournisseur 6 : Présentation de l'entreprise, Offre de GPU, Tarification, Caractéristiques uniques
Fournisseur 7 : Présentation de l'entreprise, Offre de GPU, Tarification, Caractéristiques uniques
Fournisseur 8 : Présentation de l'entreprise, Offre de GPU, Tarification, Caractéristiques uniques
- Tests de Performance et Études de Référence
Conception de benchmarks pour les tâches d'apprentissage automatique
Évaluation des performances pour l'ajustement fin des LLM
Analyse des résultats et conclusions
- Études de Cas et Cas d'Utilisation
Étude de Cas 1 : Projet d'apprentissage automatique avec RTX 3060
Étude de Cas 2 : Ajustement fin des LLM avec H100
Étude de Cas 3 : Analyse des coûts pour différents paramètres de fournisseur
- Meilleures Pratiques pour Louer des GPU en Cloud
Stratégies d'économie de coûts
Gestion efficace des ressources
Optimisation des flux de travail pour différents GPU
- Tendances et Orientations Futures des GPU en Cloud
Technologies émergentes dans le matériel accélérateur
Futur des projets d'IA basés sur le cloud
- Résumé et Recommandations
Aperçus clés des comparaisons des fournisseurs
Recommandations finales selon les besoins spécifiques des projets
- Projet Final
Réaliser une analyse comparative d'un paramètre de fournisseur choisi
Présenter les constats et recommandations dans un rapport
- Clôture du Cours et Q&R
Résumé des apprentissages clés
Discussion ouverte et questions supplémentaires
