AI ファインチューニングコスト見積もり
大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングにかかるコストと時間を見積もります。モデルのサイズ、データセット、学習方法に基づいて、主要なクラウド GPU で必要な稼働時間とコストを計算します。
パラメーター
数十億単位のモデルサイズ（例: 7B、13B、70B）。
ファインチューニングに使用する学習データの件数。
データセット全体を繰り返して学習する回数。
LoRA/QLoRA は約 1〜5％のパラメータのみを更新します。フルファインチューニングはすべてを更新します。
利用予定の GPU モデルを選択してください。
分散学習に使用する GPU の枚数。
結果
1.6 hours × 1× A100 80GB @ $2/hr
その他の結果 (4)
98 minutes
LoRA/QLoRA trains adapter layers only
✓ Fits in 1× 80 GB A100 80GB
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AI ファインチューニングコスト見積もりを選ぶ理由
Llama、Mistral、GPT などのオープンソース大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングコストを正確に見積もります。A100、H100、RTX 4090 など、さまざまな GPU オプションの学習費用を比較可能です。LoRA、QLoRA、およびフルファインチューニングをサポートし、Out-Of-Memory（OOM）を防ぐための VRAM 使用量の見積もりも提供します。
- ✓LLM の学習に必要な GPU 稼働時間と請求コストを自動計算
- ✓LoRA、QLoRA、およびフルファインチューニング手法に対応
- ✓OOM エラーを回避するための正確な VRAM 使用量の推定
- ✓主要なクラウド GPU プロバイダー（AWS、GCP、RunPod）のコストを横断的に比較
使い方
- 1モデルのサイズを 10 億パラメータ単位で入力します（例: 7B の場合は 7）
- 2学習データセットの件数と、希望するエポック数を入力します
- 3学習手法を選択します（コスト効率の高い LoRA を推奨）
- 4使用するターゲット GPU モデルと枚数を選択します
- 5推定学習時間、総コスト、および必要な VRAM 容量を確認します
よくある質問 (FAQ)
LoRA とフルファインチューニングの違いは何ですか？
フルファインチューニングはモデルのすべてのパラメータを更新するため、膨大な GPU メモリと計算リソースを必要とします。一方、LoRA（Low-Rank Adaptation）はベースモデルを凍結し、ごく小さなアダプターネットワーク（通常、総パラメータの1〜5％）のみを学習させるため、学習時間、コスト、VRAM要件が大幅に削減されます。
VRAM 容量の推定はどの程度正確ですか？
この推定値は信頼性の高いベースラインです。一般的に、フルファインチューニングでは、10億パラメータあたり約16〜20GBのVRAM（16ビット精度、Adamオプティマイザ使用時）が必要です。LoRA を使用するとこれが大幅に削減されます。実際の消費量は、シーケンス長やバッチサイズによっても変動します。
なぜ学習時間がコスト計算において重要なのですか？
クラウド GPU は時間単位で課金されます。総コストは「GPU の時間単価 × GPU 枚数 × 推定学習時間」で決まります。H100 などの高性能 GPU は時間単価が高いですが、学習速度が非常に速いため、結果的にプロジェクト全体のコストを下げることができる場合がよくあります。
信頼性の高い参考文献
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