Model training / fine-tuning: guide til hardwarekrav
Fine-tuning and training small models (LoRA, small checkpoints).
Hardwarekrav efter niveau
Tre niveauer for hver arbejdsbyrde: minimumet, der fungerer, den anbefalede sweet spot og det komfortable margenniveau. Det er de samme niveauer, WisePC-beslutningsmotoren bruger, når den planlægger et build omkring dit mål.
| Niveau | CPU-kerner | RAM | Opbevaring | GPU | Netværk |
|---|---|---|---|---|---|
| Minimum | 8 cores | 32 GB | 2 TB (ssd) | ai | 1 GbE |
| Anbefalet | 16 cores | 64 GB | 4 TB (ssd) | ai | 2.5 GbE |
| Komfortabelt | 24 cores | 128 GB | 8 TB (ssd) | ai | 10 GbE |
Hvilket niveau har du brug for?
- Vælg Minimum (8 kerner, 32 GB RAM) kun til en enkeltformålsmaskine med stramt budget — forvent lidt margin.
- Anbefalet (16 kerner, 64 GB RAM) er sweet spot'en: nok til arbejdsbyrden plus de sædvanlige sideløbende tjenester, uden at overforbruge.
- Vælg Komfortabelt (24 kerner, 128 GB RAM), når denne arbejdsbyrde deler maskinen med andre eller vil vokse — du betaler for margin, ikke for angst.
- GPU-regel for denne arbejdsbyrde: ai.
Ofte stillede spørgsmål
Hvor meget RAM har model training / fine-tuning brug for?
32 GB er et fornuftigt minimum, 64 GB dækker de fleste rigtige opsætninger, og 128 GB giver komfortabel margin til vækst og ekstra tjenester.
Hvor mange CPU-kerner har model training / fine-tuning brug for?
En CPU med 8 kerner er minimumet, 16 kerner er den anbefalede sweet spot, og 24 kerner er komfortabelt, når den deler maskinen med andre arbejdsbyrder.
Har model training / fine-tuning brug for et dedikeret GPU?
Et dedikeret GPU anbefales stærkt — denne arbejdsbyrde laver AI-beregninger.
Hvilken opbevaring og hvilket netværk forventer model training / fine-tuning?
Opbevaring: 4 TB SSD er den anbefalede basislinje (2 TB minimum, 8 TB komfortabelt). Netværk: 2.5 GbE er den anbefalede basislinje.
Hvad kører godt sammen med model training / fine-tuning?
Den kombinerer naturligt med: AI experimentation.