ИИ Инструменты

Калькулятор стоимости дообучения ИИ

Оцените стоимость и время дообучения (Fine-Tuning) больших языковых моделей (LLM). Рассчитайте необходимое время работы GPU в зависимости от размера модели и набора данных.

Параметры

Параметры модели (в миллиардах)*

Размер модели в миллиардах параметров (например, 7B, 13B, 70B).

Обучающие примеры*

Количество обучающих образцов в вашем наборе данных.

Эпохи обучения (Epochs)*

Количество полных проходов по всему набору данных.

Метод обучения

LoRA/QLoRA обучает около 1-5% параметров; полное дообучение — все параметры.

Тип GPU

Выберите модель видеокарты (GPU), которую вы планируете использовать.

Количество GPU*

Количество видеокарт для распределенного обучения.

Результаты

Ориентировочная общая стоимость$3.27

1.6 hours × 1× A100 80GB @ $2/hr

Другие результаты (4)

Расчетное время обучения1.6 hours

98 minutes

Обучаемые параметры0.14B (2%)

LoRA/QLoRA trains adapter layers only

Расчетная память GPU (VRAM)18.1 GB

✓ Fits in 1× 80 GB A100 80GB

Сравнение стоимости GPU

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Почему стоит выбрать Калькулятор стоимости дообучения ИИ

Точно оценивайте затраты на дообучение (Fine-Tuning) открытых языковых моделей (LLM), таких как Llama, Mistral и GPT. Сравнивайте затраты на использование GPU, включая A100, H100, RTX 4090 и другие. Калькулятор поддерживает методы LoRA, QLoRA и полное дообучение, предоставляя оценку использования видеопамяти (VRAM) для предотвращения ошибок нехватки памяти (OOM).

✓Расчет необходимых GPU-часов и финансовых затрат на обучение LLM
✓Поддержка методов LoRA, QLoRA и полного дообучения (Full Fine-Tuning)
✓Оценка использования памяти VRAM для предотвращения ошибок OOM
✓Сравнение стоимости аренды GPU у ведущих облачных провайдеров (AWS, GCP, RunPod)

Как использовать

1Введите размер модели в миллиардах параметров (например, 7 для модели 7B)
2Укажите количество образцов в наборе данных и желаемое число эпох
3Выберите метод обучения (LoRA рекомендуется для снижения затрат)
4Выберите целевую модель GPU и их количество
5Просмотрите расчетное время, общую стоимость и требуемый объем VRAM

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В чем разница между LoRA и полным дообучением (Full Fine-Tuning)?

Полное дообучение обновляет каждый параметр модели, что требует огромных объемов памяти VRAM и вычислительных ресурсов. LoRA (Low-Rank Adaptation) замораживает базовую модель и обучает лишь крошечную адаптерную сеть (обычно 1-5% параметров), что радикально сокращает время, стоимость и требования к VRAM.

Насколько точна оценка требуемой памяти VRAM?

Эта оценка является надежным базовым ориентиром. Как правило, полное дообучение в 16-битном формате с оптимизатором Adam требует около 16-20 ГБ VRAM на каждый 1 миллиард параметров. LoRA резко снижает эту потребность. Фактическое потребление также зависит от длины контекста (Sequence Length) и размера пакета (Batch Size).

Почему время обучения так важно для итоговой стоимости?

Облачные GPU оплачиваются по часам. Общая стоимость = Почасовая ставка GPU × Количество GPU × Расчетное время обучения. Хотя передовые видеокарты (например, H100) стоят дороже в час, они выполняют обучение намного быстрее, что часто приводит к снижению общей стоимости проекта.

Авторитетные источники и ссылки

Hugging Face PEFT

Посмотреть источник

RunPod Pricing