AI 微調成本估算器
估算大語言模型微調嘅成本同時間。根據模型大細、數據集同訓練配置，計算喺主流雲端 GPU 上所需嘅 GPU 租用時長同開支。
參數
模型嘅大細，以十億參數為單位 (好似 7B、13B、70B)。
微調數據集入面嘅訓練樣本總數。
模型睇晒成個數據集嘅次數。
LoRA/QLoRA 淨係訓練約 1-5% 嘅參數；全量微調會訓練所有參數。
選擇你打算用嘅 GPU 顯示卡型號。
用嚟做分散式訓練嘅 GPU 數量。
結果
1.6 hours × 1× A100 80GB @ $2/hr
其他結果 (4)
98 minutes
LoRA/QLoRA trains adapter layers only
✓ Fits in 1× 80 GB A100 80GB
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點解揀 AI 微調成本估算器
精準估算 Llama、Mistral 同 GPT 等開源大語言模型 (LLM) 嘅微調成本。比較 A100、H100、RTX 4090 等多種 GPU 選項嘅訓練開支。全面支援 LoRA、QLoRA 同全量微調模式，仲會提供詳盡嘅 VRAM 佔用預估，防止訓練嗰陣發生 Out-Of-Memory (OOM)。
- ✓自動計算 LLM 微調所需嘅 GPU 運算時間同賬單成本
- ✓支援 LoRA、QLoRA 同全量微調 (Full Fine-tuning) 方法
- ✓提供精準嘅 VRAM 消耗預估，避免 OOM 錯誤
- ✓橫向對比主流雲端算力平台 (AWS, GCP, RunPod) 嘅 GPU 租用成本
使用步驟
- 1輸入模型規模 (以十億參數為單位，例如 7 代表 7B 模型)
- 2填寫你嘅數據集樣本數量同打算訓練嘅輪數 (Epochs)
- 3選擇你用嘅微調方法 (強烈推薦用性價比高啲嘅 LoRA)
- 4選擇目標 GPU 型號同卡數
- 5即刻查看系統幫你算好嘅訓練耗時、總花費同必需嘅 VRAM 空間
常見問題 (FAQ)
LoRA 同全量微調 (Full Fine-tuning) 有咩分別？
全量微調會更新模型入面嘅每一個參數，需要非常龐大嘅 VRAM 同運算資源。而 LoRA (低秩微調) 會凍結基礎模型，淨係訓練一個極細嘅適配器網絡 (通常只佔總參數嘅 1-5%)，大幅縮減咗訓練時間、金錢成本同 VRAM 需求。
VRAM 預估有幾準？
預估值係一個好穩陣嘅基準參考。一般嚟講，喺 16-bit 精度並用 Adam 優化器嘅情況下，全量微調每 10 億參數大約需要 16-20GB VRAM。LoRA 就可以大幅降低呢個需求。實際消耗量仲會受上下文長度 (Sequence Length) 同批次大細 (Batch Size) 影響。
點解訓練時間對成本咁重要？
雲端 GPU 係按小時計費嘅。總成本 = GPU 每個鐘嘅租金 × GPU 數量 × 預估訓練耗時。更高級嘅顯示卡 (好似 H100) 雖然每個鐘租金貴啲，但佢訓練速度極快，好多時反而可以幫你慳返總體項目成本。
權威參考資料
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