Model training / fine-tuning: veiledning om maskinvarekrav
Fine-tuning and training small models (LoRA, small checkpoints).
Maskinvarekrav etter nivå
Tre nivåer for hver arbeidslast: minimumet som fungerer, den anbefalte sweet spot-en og det komfortable marginivået. Dette er de samme nivåene WisePC-beslutningsmotoren bruker når den planlegger et bygg rundt målet ditt.
| Nivå | CPU-kjerner | RAM | Lagring | GPU | Nettverk |
|---|---|---|---|---|---|
| Minimum | 8 cores | 32 GB | 2 TB (ssd) | ai | 1 GbE |
| Anbefalt | 16 cores | 64 GB | 4 TB (ssd) | ai | 2.5 GbE |
| Komfortabelt | 24 cores | 128 GB | 8 TB (ssd) | ai | 10 GbE |
Hvilket nivå trenger du?
- Velg Minimum (8 kjerner, 32 GB RAM) bare for en enkeltformålsmaskin med stramt budsjett — forvent lite margin.
- Anbefalt (16 kjerner, 64 GB RAM) er sweet spot-en: nok for arbeidslasten pluss de vanlige tilleggstjenestene, uten å overforbruke.
- Velg Komfortabelt (24 kjerner, 128 GB RAM) når denne arbeidslasten deler maskinen med andre eller vil vokse — du betaler for margin, ikke for angst.
- GPU-regel for denne arbeidslasten: ai.
Ofte stilte spørsmål
Hvor mye RAM trenger model training / fine-tuning?
32 GB er et fornuftig minimum, 64 GB dekker de fleste ekte oppsettene, og 128 GB gir komfortabel margin for vekst og ekstra tjenester.
Hvor mange CPU-kjerner trenger model training / fine-tuning?
En CPU med 8 kjerner er minimumet, 16 kjerner er den anbefalte sweet spot-en, og 24 kjerner er komfortabelt når den deler maskinen med andre arbeidslaster.
Trenger model training / fine-tuning et dedikert GPU?
Et dedikert GPU anbefales sterkt — denne arbeidslasten gjør KI-beregninger.
Hvilken lagring og hvilket nettverk forventer model training / fine-tuning?
Lagring: 4 TB SSD er den anbefalte grunnlinjen (2 TB minimum, 8 TB komfortabelt). Nettverk: 2.5 GbE er den anbefalte grunnlinjen.
Hva kjører godt sammen med model training / fine-tuning?
Den kombinerer naturlig med: AI experimentation.