Как посчитать VRAM для LLM: гайд, который сэкономит вам кучу времени (и денег) Вы запускаете нейросеть, всё готово — и… CUDA out of memory. Знакомо? Мы написали подробный, но простой гайд о том, как рассчитать, сколько VRAM реально нужно для запуска больших языковых моделей (LLM). Для кого статья: ☹️ Data Scientists, которые экспериментируют с LLaMA, Mistral и другими LLM ☹️ ML-инженеры и те, кто fine-tune'ит модели под узкие задачи ☹️ Стартаперы, планирующие MVP с нейросетями ☹️ Руководители команд, которым надо понимать — почему 40 GB может не хватить Что внутри: ☹️ Формула расчёта VRAM (с примерами и пояснениями) ☹️ Разбор моделей на 7B, 13B и 70B параметров ☹️ Влияние квантизации (FP16 vs INT8 vs INT4) ☹️ Способы экономии: LoRA, градиентный чекпоинт, параллелизм ☹️ Когда выгоднее арендовать сервер с GPU, а не покупать ☹️ Python-скрипты и калькуляторы, чтобы не считать вручную Если вы работаете с моделями машинного обучения или просто планируете свой AI-продукт — прочитайте этот гайд до того, как выберете сервер. Он избавит от ошибок, сэкономит бюджет и время. Читать статью 👉 статья #машинноеобучение #DataScience 🙂 Artificial Intelion