Для обучения важна не только скорость карты, но и объём памяти: LoRA и QLoRA позволяют дообучить 7–8B модель на одной карте, а полное дообучение требует нескольких GPU. Начните с LoRA на короткой выборке и оцените время одного шага.
Коротко
Дообучение (LoRA, QLoRA) требует памяти под веса, градиенты и оптимизатор: от 24 ГБ на GPU. На gpu.nz такие серверы стоят от 21 ₽ в час; сохраняйте чекпойнты, чтобы не потерять прогресс при остановке.
QLoRA для 7B — от 16 ГБ, LoRA в fp16 для 7B — от 24 ГБ, LoRA SDXL — от 16 ГБ. Полное дообучение 7B с Adam — примерно 112 ГБ памяти, то есть два сервера с 80 ГБ.
Видеопамять
24 ГБ+
Шаблоны
Kohya SS
Как запустить
Арендуйте сервер под модель: 24 ГБ для LoRA 7B, 16 ГБ для QLoRA или LoRA под SDXL.
Выберите шаблон Kohya для изображений или PyTorch + Jupyter для LLM и подготовьте датасет.
Запустите короткий прогон, оцените время шага и умножьте на число шагов, затем сохраните чекпойнт на диск и остановите сервер.
Kohya SS: Обучение LoRA и DreamBooth для SDXL и FLUX.