GPU do fine-tuningu otwartych modeli
Oszczędny parametrycznie fine-tuning trenuje małe adaptery na zamrożonym modelu bazowym. Zapotrzebowanie na pamięć gwałtownie spada, więc często wystarcza jedno GPU: model bazowy musi się tylko zmieścić — w 16 bitach z LoRA lub w 4 bitach z QLoRA — z zapasem na aktywacje.
GPU pasujące do zastosowania: fine-tuning
Przesuń w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| GPU | Pamięć | Przepustowość | QLoRA, model bazowy | LoRA 16-bit, model bazowy | Cena/h |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090Ada Lovelace | 24 GB | 1008 GB/s | ≈ 15B | ≈ 7B | od 0,33 USD |
| RTX 5090Blackwell | 32 GB | 1792 GB/s | ≈ 25B | ≈ 10B | od 0,69 USD |
| RTX A6000Ampere | 48 GB | 768 GB/s | ≈ 35B | ≈ 15B | od 0,33 USD |
| L40SAda Lovelace | 48 GB | 864 GB/s | ≈ 35B | ≈ 15B | od 0,79 USD |
| RTX 6000 AdaAda Lovelace | 48 GB | 960 GB/s | ≈ 35B | ≈ 15B | od 0,74 USD |
| A100 SXMAmpere | 80 GB | 2039 GB/s | ≈ 60B | ≈ 25B | od 1,79 USD |
| H100 SXMHopper | 80 GB | 3350 GB/s | ≈ 60B | ≈ 25B | od 2,88 USD |
| RTX PRO 6000 BlackwellBlackwell | 96 GB | 1792 GB/s | ≈ 75B | ≈ 30B | od 1,69 USD |
| H200Hopper | 141 GB | 4800 GB/s | ≈ 110B | ≈ 45B | od 4,19 USD |
Specyfikacje producenta, na jedno GPU; wydajność tensorowa bez rzadkości. Rozmiary modeli to ostrożne szacunki w miliardach parametrów, przy założeniu 80% pamięci; długość kontekstu, rozmiar partii i framework zmieniają rzeczywisty limit. Ceny to najlepsza oferta na żywo za jedno GPU na godzinę, bez podatku.
Wszystkie modele GPUCo się liczy w zastosowaniu: fine-tuning
LoRA czy QLoRA
LoRA trzyma model bazowy w 16 bitach i trenuje adaptery niskiego rzędu: około 2 bajty na parametr dla zamrożonych wag. QLoRA kwantyzuje model bazowy do 4 bitów, schodząc znacznie poniżej 1 bajta na parametr, kosztem wolniejszych kroków. Tabela szacuje największy model bazowy dla każdej metody, z zapasem.
Długość sekwencji i rozmiar partii
Aktywacje rosną wraz z długością sekwencji i rozmiarem partii. Fine-tuning z długim kontekstem wymaga większego zapasu, niż zakładają szacunki; gradient checkpointing i mniejsze mikropartie zamieniają szybkość na pamięć.
Najpierw jedno GPU
Karta 24 GB lub 32 GB wystarczy do fine-tuningu QLoRA wielu modeli od 7 do 14 mld parametrów. Do 16-bitowego LoRA na większych modelach przejdź na GPU 48 GB lub 80 GB, a do pełnego fine-tuningu — na kilka GPU.
Porównaj GPU do zastosowania: fine-tuning
GPU do fine-tuningu otwartych modeli: najczęstsze pytania
Jakie GPU potrzebne jest do fine-tuningu modelu 7B?
Przy QLoRA GPU 24 GB, takie jak RTX 4090, zwykle wystarcza dla modelu o 7 lub 8 mld parametrów przy umiarkowanej długości sekwencji. Przy 16-bitowym LoRA GPU 48 GB daje wygodny zapas.
Czy QLoRA jest wolniejsze od LoRA?
Zwykle tak: 4-bitowe wagi są dekwantyzowane na każdym kroku. QLoRA poświęca część szybkości na rzecz znacznie mniejszego zużycia pamięci, dzięki czemu mieści się tańsze GPU lub większy model bazowy.
Kiedy potrzebny jest pełny fine-tuning?
Gdy adaptery nie wystarczają do oczekiwanej zmiany, trenuje się wszystkie wagi, a zapotrzebowanie na pamięć wraca do poziomu treningu, około 16 bajtów na parametr. Pasujące GPU znajdziesz na stronie o treningu LLM.
Jak wynająć GPU do zastosowania „fine-tuning” w EverXCloud?
Załóż konto, doładuj saldo przedpłacone w euro, dolarach amerykańskich lub funtach, a następnie kup godziny GPU na giełdzie spot po najlepszej ofercie lub złóż zlecenie po cenie, jaką chcesz zapłacić. Wynajem jest rozliczany godzinowo. Ceny podajemy bez podatku, a EverXCloud jest sprzedawcą (merchant of record) każdego wynajmu.
Bądź gotów w dniu startu
Załóż konto już teraz: doładujesz saldo i wynajmiesz GPU pasujące do Twojego zastosowania, gdy tylko rynek zostanie otwarty.
Masz serwery GPU?
Firmy mogą dołączyć do EverXCloud Network i sprzedawać godziny swoich serwerów GPU na giełdzie spot.
Inne zastosowania
- GPU do treningu dużych modeli językowych
Pre-trening i pełny fine-tuning na GPU do centrów danych z pamięcią HBM.
- GPU do inferencji LLM
Serwuj otwarte modele: co mieści się w pamięci i jak szybko pojawiają się tokeny.
- GPU do generowania obrazów i wideo
Modele dyfuzyjne do obrazów i wideo, od kart 24 GB po GPU 80 GB.
- GPU do renderingu 3D i efektów wizualnych
Rendering z ray tracingiem, efekty wizualne i silniki czasu rzeczywistego.
- GPU do obliczeń naukowych i symulacji
Symulacje i kody HPC na GPU do centrów danych z pamięcią HBM.