Recetas de optimización de Goodput
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En este documento, se explica cómo optimizar el rendimiento, es decir, la tasa de datos útiles
transferidos, para tus cargas de trabajo. Para lograr esta optimización, seleccionamos recetas de rendimiento reproducibles que usan modelos y frameworks comunes de aprendizaje automático (AA). Para revisar estas recetas, consulta la
organización de GitHub de AI Hypercomputer.
Las recetas de rendimiento se probaron en clústeres creados con Cluster Toolkit.
Para garantizar la confiabilidad óptima de las cargas de trabajo y maximizar el rendimiento, también puedes identificar de forma proactiva los nodos de un clúster de Google Kubernetes Engine (GKE) que probablemente se degraden en las próximas cinco horas. Esta advertencia temprana te ayuda a evitar la programación de cargas de trabajo nuevas en VMs en riesgo, lo que reduce el riesgo de interrupciones en tus trabajos. Para obtener más información, consulta
Habilita la predicción del estado de los nodos.
Antes de comenzar
Antes de usar las recetas de rendimiento de este documento, completa los siguientes pasos si aún no lo hiciste:
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2026-07-27 (UTC)"],[],[]]
