What is Q Blocks: The potential benefits of using Q Blocks computing platform for AI/ML workloads and how to get started with it. Taller en el que el fundador de Q Blocks, empresa patrocinadora de las GPU VMs del hackathon, nos explicará cómo hacer uso de estas GPUs para entrenar LLMs. El taller estará en inglés.
¿Qué vas a aprender al asistir a esta charla?
- Qué productos ofrece Q Blocks
- Cómo utilizar sus GPU VMs para entrenar tu LLM
Cómo utilizar las GPU VMs patrocinadas por Q Blocks
Pasos para acceder a los servidores GPU:
Regístrate:Todos los miembros del equipo deben registrarse en lapágina de Q Blocksa través de LinkedIn.
Creación del equipo:Una vez que todos los miembros del equipo se hayan registrado, un miembro del equipo (líder) tiene que añadirlos a su cuenta de equipo: visitar la página “Configuración”, ir a la sección “Acceso IAM”, hacer clic en “Añadir un nuevo miembro del equipo”, añadir el ID de correo electrónico de un miembro del equipo y hacer clic en el botón “Añadir miembro del equipo”. Repetir esto para añadir a todos los miembros del equipo.Vídeo para obtener una visión general rápida de este proceso.
Asignar instancia GPU:Una vez que todos los miembros han sido añadidos al equipo, quien haya creado el equipo tiene que mandar su ID de correo electrónico a Gaurav por Discord (Gaurav | Q Blocks#6565) o correo electrónico (gaurav@qblocks.cloud) para que se le asigne al equipo una instancia de GPU.
Acceder a la instancia GPU:Una vez asignada la instancia GPU, todos los miembros del equipo (si se les ha dado acceso) deberían poder ver las instancias en su página “Instancia activa”.
Ayuda:Si te surge algún problema, Gaurav estará en el canal #gpu-vms-q-blocks para ayudarte.