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Tutorial

Cómo Entrenar Modelos de Visión Computacional en GPU Cloud

18/02/2026
8 min read

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:

  • Velocidad: ~120 imágenes/segundo
  • 100 épocas en COCO128: ~30 minutos → ~$0.45 en total
  • Ready to save?

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