Cómo Hacer Fine-Tuning de LLMs en GPU Cloud: Guía Completa
Cómo Hacer Fine-Tuning de LLMs en GPU Cloud: Guía Completa
¿Qué GPU Necesitas para Fine-Tuning?
| Modelo | Parámetros | GPU Mínima | GPU Recomendada |
|------------|-----------|-----------------|-----------------|
| Llama 3.2 | 3B | RTX 4090 (24GB) | A100 (40GB) |
| Llama 3.1 | 8B | A100 (40GB) | A100 (80GB) |
| Llama 3.1 | 70B | 4×A100 (80GB) | 4×H100 (80GB) |
| Mistral 7B | 7B | A100 (40GB) | A100 (80GB) |
QLoRA: Fine-Tuning con Bajo VRAM
QLoRA reduce los requisitos de VRAM hasta un 75%:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
from peft import get_peft_model, LoraConfig
import torch
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-3.1-8B",
quantization_config=bnb_config,
device_map="auto",
)
lora_config = LoraConfig(
r=16, lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.05, task_type="CAUSAL_LM",
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
```
Estimación de Costos
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