AI 微調成本估算器
估算大語言模型微調的成本和時間。根據模型大小、資料集和訓練配置，計算在主流雲端 GPU 上所需的 GPU 時長及花費。
參數
模型的大小，單位為十億參數（如 7B、13B、70B）。
微調資料集中的訓練樣本總數。
模型遍歷整個資料集的次數。
LoRA/QLoRA 僅訓練約 1-5% 的參數；全量微調會訓練所有參數。
選擇您計畫使用的 GPU 顯示卡型號。
用於分散式訓練的 GPU 顯示卡數量。
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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為什麼選擇 AI 微調成本估算器
精準估算 Llama、Mistral 和 GPT 等開源大語言模型 (LLM) 的微調成本。比較 A100、H100、RTX 4090 等多種 GPU 選項的訓練開銷。全面支援 LoRA、QLoRA 和全量微調模式，並提供詳盡的顯存佔用預估，防止訓練時發生顯存溢出 (OOM)。
- ✓自動計算 LLM 微調所需的 GPU 運算時間及帳單成本
- ✓支援 LoRA、QLoRA 及全量微調 (Full Fine-tuning) 方法
- ✓提供精準的顯存 (VRAM) 消耗預估，避免 OOM 錯誤
- ✓橫向對比主流雲算力平台 (AWS, GCP, RunPod) 的 GPU 租賃成本
使用步驟
- 1輸入模型規模（以十億參數為單位，如 7 表示 7B 模型）
- 2填入您的資料集樣本數量及計畫訓練的輪數 (Epochs)
- 3選擇您採用的微調方法（推薦使用更具性價比的 LoRA）
- 4選擇目標 GPU 型號及卡數
- 5查看系統測算的訓練耗時、總花費以及必需的顯存空間
常見問題 (FAQ)
LoRA 和全量微調 (Full Fine-tuning) 有什麼差別？
全量微調會更新模型中的每一個參數，這需要極其龐大的顯存和運算資源。而 LoRA（低秩微調）會凍結基礎模型，僅訓練一個極小的適配器網絡（通常只佔總參數的 1-5%），這大幅削減了訓練時間、資金成本以及顯存需求。
顯存 (VRAM) 預估有多準確？
該預估值是一個可靠的基準參考。通常來說，在 16-bit 精度並使用 Adam 優化器的情況下，全量微調每 10 億參數大約需要 16-20GB 顯存。LoRA 能將這項需求急劇降低。實際消耗量還會受到上下文長度 (Sequence Length) 和批次大小 (Batch Size) 的影響。
為什麼訓練時間對成本如此重要？
雲端 GPU 是按小時計費的。總成本 = GPU 小時單價 × GPU 數量 × 預估訓練耗時。更高級的顯示卡（比如 H100）雖然每小時租金更高，但其訓練速度極快，在很多情況下反而能降低總體專案成本。
權威參考資料
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