Cómo Entrenar Modelos de Visión Computacional en GPU Cloud
Cómo Entrenar Modelos de Visión Computacional en GPU Cloud
GPU Recomendada por Tarea
| Tarea | GPU Recomendada | VRAM | Precio/hr |
|-----------------------|-----------------|------|----------|
| Clasificación (ResNet)| RTX 4090 | 24GB | $0.44 |
| Detección YOLOv11 | A100 40GB | 40GB | $0.89 |
| Segmentación (SAM 2) | A100 80GB | 80GB | $1.64 |
Fine-Tuning YOLOv11 en RunPod
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11m.pt")
results = model.train(
data="dataset.yaml",
epochs=100,
imgsz=640,
batch=32,
device=0,
project="runs/detect",
name="mi_modelo_v1",
)
metrics = model.val()
print(f"mAP50: {metrics.box.map50:.3f}")
```
Resultados Esperados
Con YOLOv11m, A100 40GB, batch=64:
Lucas Ferreira
Senior AI Engineer
Ex-NVIDIA, spent 3 years benchmarking data center GPUs. Now helps teams pick the right hardware for their ML workloads. Ran inference benchmarks on every GPU generation since Volta.
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