Сколько VRAM нужно LLM
Ориентиры для 7B, 14B, 32B и 70B.
GPUAIОриентиры
| Пункт | Что проверить | Почему важно |
|---|---|---|
| VRAM | Сколько памяти занимает модель/датасет | Если не помещается, скорость резко падает |
| Диск | NVMe или медленное хранилище | GPU может простаивать |
| Сеть | 1G/10G/40G | Влияет на датасеты и API |
Контекст тоже ест память
В этом блоке важна конкретика: входные данные, команда запуска, результат на выходе и критерий, по которому понятно, что решение работает. Для GPU-проектов это обычно VRAM, скорость обработки, стабильность под нагрузкой и стоимость владения.
- Определите задачу.
- Подготовьте данные.
- Запустите минимальный тест.
- Измерьте результат.
- Только потом масштабируйте.
Квантование
В этом блоке важна конкретика: входные данные, команда запуска, результат на выходе и критерий, по которому понятно, что решение работает. Для GPU-проектов это обычно VRAM, скорость обработки, стабильность под нагрузкой и стоимость владения.
- Определите задачу.
- Подготовьте данные.
- Запустите минимальный тест.
- Измерьте результат.
- Только потом масштабируйте.
Практический вывод
В этом блоке важна конкретика: входные данные, команда запуска, результат на выходе и критерий, по которому понятно, что решение работает. Для GPU-проектов это обычно VRAM, скорость обработки, стабильность под нагрузкой и стоимость владения.
- Определите задачу.
- Подготовьте данные.
- Запустите минимальный тест.
- Измерьте результат.
- Только потом масштабируйте.
Что должно быть на выходе
Нормальный результат — не ощущение «нейросеть работает», а конкретный артефакт: файл модели, API endpoint, отчёт, таблица метрик, обработанное изображение, JSON-ответ или инструкция для сотрудника.
Нужна конфигурация под вашу задачу?
Опишите модель, датасет, требуемую скорость и бюджет. Подберём GPU-сервер без лишнего железа.