Дообучение: от адаптеров до полного обновления весов
Сопоставьте технику дообучения с реальными требованиями к памяти, длительности и восстановлению — от LoRA до полного обновления весов.
- Класс
- Workstation / серверный
- Память
- 48–80 GB
- Режим
- По запросу / reserved
- Приоритет
- VRAM, checkpoint
Что определяет конфигурацию
Начинайте с измеримых ограничений workload. Модель GPU имеет смысл сравнивать уже после того, как понятны память, режим и узкое место.
Метод
adapter / full
LoRA и QLoRA обычно требуют меньше памяти, чем полное обновление весов.
Память
не только веса
Оптимизатор, sequence length и gradient accumulation меняют рабочий объём.
Процесс
повторяемость
Воспроизводимые данные и checkpoint важнее максимальной скорости на первом запуске.
От проверки гипотезы до масштабного запуска
Профили показывают направление выбора. Перед арендой подтвердите совместимость, доступность и итоговые условия конкретного предложения.
Старт
profile 01LoRA / QLoRA и короткая проверка
- GPU
- 1 × GPU
- Память
- от 24–48 GB VRAM
- Режим
- По запросу
Размер модели и длина контекста остаются определяющими.
Смотреть предложенияБаланс
profile 02Регулярное дообучение
- GPU
- 1 × серверный GPU
- Память
- от 80 GB VRAM
- Режим
- С резервированием
Проверяйте checkpoint и скорость подачи данных.
Смотреть предложенияМасштаб
profile 03Полное обновление весов
- GPU
- 2+ однородных GPU
- Память
- 80 GB+ на GPU
- Режим
- С резервированием
Сверьте стратегию шардирования и межузловой обмен.
Смотреть предложенияКак перейти к запуску
- 01
Определите метод
Выберите LoRA, QLoRA или полное обновление весов и зафиксируйте sequence length.
- 02
Оцените VRAM
Рассчитайте нижнюю границу памяти и оставьте место под optimizer state.
- 03
Проверьте цикл
Сделайте несколько шагов на реальном batch и проверьте сохранение адаптера.
- 04
Наращивайте нагрузку
Увеличивайте batch, контекст или число GPU по одному параметру.
Вопросы по сценарию
Короткие ориентиры перед тем, как перейти к конкретным GPU.
Чем LoRA отличается от полного fine-tuning?
LoRA обновляет небольшое число адаптеров и часто заметно экономит память. Полный fine-tuning меняет все веса и требует больше VRAM и времени.
Как подтвердить, что конфигурация подходит?
Только после пробного шага с реальной длиной последовательности и batch. Теоретическая оценка полезна как нижняя граница, но не заменяет измерение.
Можно ли использовать прерываемые GPU?
Если адаптеры и контрольные точки сохраняются часто, прерываемый режим можно оценить для устойчивого пайплайна. Для длинных непрерывных окон безопаснее резервирование.
ready for comparison
Сравните GPU для сценария «Дообучение моделей»
Стартовые фильтры уже учитывают базовый объём памяти, класс GPU и режим аренды. Уточните регион и условия в каталоге.