Класс 24–32 GB
L4, A10, RTX 4090 или RTX 5090. Рассматривайте для небольших моделей после измерения полной памяти, включая среду и кеш.
Дообучение моделей
Дообучение моделей: выбор модели, требования к памяти, хранение и развёртывание без выдуманных обещаний производительности.
Выберите конфигурацию в Console, чтобы проверить состав ресурсов и расчётную стоимость.
Дообучение адаптирует предобученную модель. Полное дообучение и методы с ограниченным числом параметров требуют разной памяти.
Укажите метод, точность, длину последовательности и batch size. Храните данные и контрольные точки в постоянном хранилище.
L4, A10, RTX 4090 или RTX 5090. Рассматривайте для небольших моделей после измерения полной памяти, включая среду и кеш.
L40S, A40, A100 или H100. Дополнительная память может вместить больший рабочий набор, но не гарантирует параллелизм или скорость токенов.
H200, B200, B300 и отдельно рассчитанные системы с несколькими GPU. Уточните модель, точность, топологию и среду исполнения.
Память только весов ≈ число параметров × байты на параметр. Среда, KV-кеш, активации и оптимизатор требуют дополнительной памяти. Это способ оценки, а не готовая рекомендация к запуску.
Проверьте цену и конфигурацию в Console. Выбор сохранится при регистрации. Сейчас проверка использует mock-адаптеры; реальные ресурсы не резервируются.
Сравните память и архитектуры GPU — от RTX до ускорителей для дата-центров — и проверьте конфигурации в одной консоли.
Подробнее →Подберите инфраструктуру для размещения моделей, инференса, обучения и дообучения по требованиям к памяти и нагрузке.
Подробнее →Сравните объектные, блочные и файловые хранилища, бэкапы и снимки по доступу к данным и сценарию восстановления.
Подробнее →Облачные бэкапы: модель доступа, расчёт ёмкости и восстановление перед выбором конфигурации.
Подробнее →Документация оборудования и моделей; эти источники не подтверждают доступность аренды.
Официальная документация 1 →