1优化深度学习模型训练时的GPU资源利用率
- 1登录Juice Labs平台，上传或选择你的深度学习训练任务（如PyTorch/TensorFlow脚本）。
- 2在任务配置中指定所需的GPU数量和类型，并启用自动资源优化功能。
- 3启动训练任务，实时监控GPU利用率、显存占用和调度效率，根据平台建议调整批处理大小或并行策略。
- 4训练完成后，查看优化报告，对比优化前后的性能提升，并保存配置以便复用。
2在云端批量运行机器学习实验并降低GPU成本
- 1在Juice Labs中创建实验组，上传多个模型配置或超参数组合。
- 2设置优先级和预算限制，选择按需或抢占式GPU实例以降低成本。
- 3利用平台的智能调度功能，自动分配GPU资源并并行执行实验。
- 4监控实验进度和成本，根据结果筛选最佳模型，并导出训练产物。
3为推理服务动态分配GPU资源以应对流量波动
- 1在Juice Labs中部署已训练的模型为推理服务，并配置自动缩放策略。
- 2设置基于请求量或延迟的触发条件，如当并发请求超过阈值时增加GPU实例。
- 3启用资源优化模式，让平台自动调整GPU分配，避免空闲浪费。
- 4通过仪表盘监控推理延迟和资源使用，根据历史数据调整缩放参数以平衡性能和成本。