Herramientas de IA

Estimador de Costes de Fine-Tuning de IA

Estime el costo y el tiempo para ajustar (fine-tuning) modelos de lenguaje grandes (LLM). Calcule las horas de GPU necesarias en función del modelo, el conjunto de datos y la configuración.

Parámetros

Parámetros del modelo (miles de millones)*

Tamaño del modelo en miles de millones (por ejemplo, 7B, 13B, 70B).

Ejemplos de entrenamiento*

Número de muestras de entrenamiento en su conjunto de datos.

Épocas de entrenamiento (Epochs)*

Número de pasadas completas a través del conjunto de datos.

Método de entrenamiento

LoRA/QLoRA entrena alrededor del 1-5% de los parámetros; el Fine-Tuning completo entrena todos.

Tipo de GPU

Seleccione el modelo de GPU que planea usar.

Cantidad de GPUs*

Número de GPUs para el entrenamiento distribuido.

Resultados

Coste Total Estimado$3.27

1.6 hours × 1× A100 80GB @ $2/hr

Otros resultados (4)

Tiempo Estimado1.6 hours

98 minutes

Parámetros Entrenables0.14B (2%)

LoRA/QLoRA trains adapter layers only

Memoria GPU Estimada (VRAM)18.1 GB

✓ Fits in 1× 80 GB A100 80GB

Comparación de Costes GPU

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Por qué elegir Estimador de Costes de Fine-Tuning de IA

Estime con precisión los costos de fine-tuning para modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto como Llama, Mistral y GPT. Compare opciones de GPU que incluyen A100, H100 y RTX 4090. Compatible con LoRA, QLoRA y fine-tuning completo, y ofrece una estimación detallada de la memoria VRAM para evitar errores de memoria insuficiente (OOM).

✓Calcule las horas de GPU y los costos financieros del fine-tuning de LLM
✓Soporte para métodos LoRA, QLoRA y Fine-Tuning Completo
✓Estimación precisa de uso de VRAM para prevenir errores OOM
✓Compare los costos en las principales plataformas de la nube (AWS, GCP, RunPod)

Pasos de uso

1Ingrese el tamaño de su modelo en miles de millones de parámetros (ej: 7 para 7B)
2Ingrese el número de muestras de entrenamiento y las épocas deseadas
3Seleccione su método de entrenamiento (LoRA es más rentable)
4Elija el modelo de GPU objetivo y la cantidad
5Revise el tiempo estimado, el costo total y la VRAM requerida

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cuál es la diferencia entre LoRA y el Fine-tuning completo?

El fine-tuning completo actualiza todos los parámetros del modelo, lo que requiere recursos de cómputo y memoria VRAM masivos. LoRA (Low-Rank Adaptation) congela el modelo base y solo entrena una pequeña red adaptadora (generalmente del 1 al 5% de los parámetros), reduciendo drásticamente el tiempo, los costes y los requisitos de VRAM.

¿Qué tan precisa es la estimación de la memoria VRAM?

Esta estimación es una línea base confiable. Generalmente, el fine-tuning completo con precisión de 16 bits y el optimizador Adam requiere entre 16 y 20 GB de VRAM por cada mil millones de parámetros. LoRA reduce esta necesidad drásticamente. El consumo real también depende de la longitud del contexto (Sequence Length) y el tamaño del lote (Batch Size).

¿Por qué importa el tiempo de entrenamiento para el costo?

Las GPU en la nube se facturan por hora. El coste total = Tarifa por hora de la GPU × Número de GPUs × Tiempo de entrenamiento estimado. Las GPUs más rápidas (como la H100) cuestan más por hora pero entrenan el modelo mucho más rápido, lo que a menudo reduce el coste total del proyecto.

Referencias y fuentes autorizadas

Hugging Face PEFT

Ver fuente

RunPod Pricing