드디어 때가 왔어요
시작할게요
잘 조정하고 있어요
세세한 조율을 하죠
기차요
작업이 끝나면 허브에 넣는 라인도 있어요
시작해 보죠
시작되는 동안 잠깐 살펴보죠
GPU 시작점이 6점이에요 예상 수치죠
모델 자체에 필요한 건 다 있어요
그걸 하는 동안 몸을 데우면서 훈련을 준비하죠
기다리고 있으니 다른 훈련 매개 변수들에 대해 얘기할게요
전에 언급하지 않은 것들이죠
평가 전략요
이런 종류의 훈련을 할 때 전형적으로 지속적으로 데이터 세트를 갖고 평가할
겁니다 훈련에 포함되지 않은 상수 집합으로 사용할 거예요 모델이
진전을 이루고 있는지 유효성을 검사하기 위해 사용하겠죠
여기선 안 해봤어요
훈련 데이터가 너무 많아서 훈련할 게 많은 것 같아요
한 시대에서만요 그리고 공연 때문이기도 하지만 훈련 속도가 정말 중요했어요
이걸 통해 반복적으로 유효성 검증을 하는 걸 멈추고 싶지 않았어요
유효성 검증 데이터 모음이 최선의 관행이죠
데이터는 충분히 있어요
2,000개의 테스트 데이터 포인트를 개최해서 그중 다수를 사용할 수 있습니다 유효성 검사
단계인 테스트 세트로요
개선점을 찾자면 최선의 관행은 평가 전략을 활용해서 훈련 데이터와 함께 유효성
검증 데이터를 통과하는 거죠
하지만 이 경우에는 꼭 필요한 건 아니라서 안 했어요
네
이 쪽으로 보면 GPU 메모리가 40GB 밖으로 나왔고 제가 가진
GPU 메모리에선 38GB가 나왔죠 현재 2를 사용하고 있어요
16개의 배치 단계가 있고 배치 사이즈는 16입니다 GPU 전체를 거의 다
사용하게 됩니다 실행되는 것과 비슷합니다 여기에서 일어나는 일을
볼 수 있죠
스크롤을 내려서 뭐가 보이는지 보죠
작동 중이고 어떻게 되는지 볼 수 있어요
이제 세 개 개국을 다스리는 데 24시간 정도 걸릴
거예요
26시간 정도요
개혁기마다 8시간 정도 작업합니다 이 육중한 기체도 마찬가지입니다 훈련 데이터가
방대하긴 하지만 400,000개의 훈련 데이터를 전부
검토할 필요는 없거든요
말씀드렸듯이 훨씬 낮은 버전의 박스에서 실행할 수 있고 한동안 실행하게 둘 수도 있어요
그건 다 괜찮아요
하지만 여기서 보시는 건 50단계마다 달라요 우리가 구성한 대로요
지금까지의 훈련 손실을 보여주는 결과가 나오고 있어요
지금은 무게와 편향성을 측정하고 있어요
다음 영상에서는 어떻게 생겼는지 살짝 보여드릴게요