7 мин чтения
Как обучать нейросети без своей видеокарты
Как арендовать видеокарту для обучения и дообучения моделей: какая память нужна, какую карту выбрать, пошаговый запуск и как платить за минуты.
Чтобы обучать нейросеть без своей видеокарты, арендуйте GPU-сервер по минутам: запустите сервер с нужной картой, загрузите данные, обучите модель, скачайте веса и остановите сервер. На gpu.nz это делается из браузера или командой gpunz; оплата поминутная из баланса в рублях. Пополнить баланс можно криптовалютой через CryptoBot.
Что нужно для обучения
Обучению нужна видеопамять: веса модели, градиенты и состояние оптимизатора должны помещаться на карту. Для LoRA и QLoRA на моделях 7–8B обычно хватает карты с 24 ГБ. Полное обучение больших моделей требует 80 ГБ и больше или нескольких карт сразу.
Какую видеокарту выбрать
- LoRA и QLoRA для моделей 7–8B: карта с 24 ГБ, например RTX 3090 или RTX 4090.
- Дообучение моделей 13–34B: карта с 48 ГБ и больше или квантизация для экономии памяти.
- Модели 70B и обучение с большим контекстом: A100 или H100 с 80 ГБ, часто несколько карт.
- Дообучение картинок (SDXL, FLUX LoRA): обычно хватает 24 ГБ.
Точная нужная память зависит от размера модели, длины контекста и метода обучения. Подробный расчёт — в гайде «Сколько видеопамяти нужно для LLM».
Пошагово
- Проверьте скрипт обучения на маленьком наборе данных локально, чтобы не платить за ошибки.
- Выберите видеокарту по памяти в каталоге и запустите сервер с шаблоном PyTorch с Jupyter (для картинок — Kohya SS).
- Добавьте SSH-ключ до аренды, затем подключитесь командой из карточки сервера.
- Проверьте карту командой nvidia-smi и запустите обучение в tmux или screen, чтобы оно не прервалось при обрыве связи.
- Сохраняйте чекпойнты на диск и скачайте веса до остановки сервера.
- Остановите сервер: GPU перестанет тарифицироваться. Удалите сервер, если диск больше не нужен.
nvidia-smi
python train.py --epochs 3 --save-every 500Сколько это стоит
Минута стоит часовой тариф, делённый на 60, и цена фиксируется при запуске. Например, двухчасовое обучение при цене 100 ₽ в час обойдётся в 200 ₽. Прерываемые серверы дешевле, но могут быть приостановлены, поэтому для них нужны чекпойнты. Остановленный сервер не тарифицирует GPU, но диск оплачивается, пока существует.
Оплата
Сейчас баланс пополняется криптовалютой через CryptoBot: USDT, TON, BTC и другие валюты. Оплата банковскими картами и через СБП — скоро.
Актуальные цены за GPU в час
- RTX 3090 24 ГБот 21₽/ч
- RTX 4090 24 ГБот 26₽/ч
- RTX 5090 32 ГБот 64₽/ч
- A100 PCIe 40 ГБот 58₽/ч
- H100 SXM 80 ГБот 306₽/ч
Цены и наличие берутся из живого каталога и обновляются автоматически.
Вопросы и ответы
- Можно ли обучить нейросеть на арендованной видеокарте?
- Да. Арендуйте сервер с нужной видеопамятью на gpu.nz, обучите модель и скачайте результат. Оплата только за минуты работы.
- Какой видеокарты хватит для LoRA?
- Для LoRA на моделях 7–8B обычно достаточно 24 ГБ памяти. Для больших моделей берите карты с 48 ГБ и больше.
- Что будет с данными, если остановить сервер?
- Диск сохраняется и оплачивается, пока существует. Удаление сервера удаляет и диск, поэтому веса и результаты скачайте заранее.