Eine Arbeitssitzung
$2.72
1 GPU × 8h · nur Compute
Modellanpassung
GPUs für LLM-Fine-Tuning mieten, mit zuerst definierter Methode.
Direkte Antwort
LoRA, QLoRA und vollständiges Fine-Tuning haben sehr unterschiedliche GPU-Speicher- und Laufzeitprofile. Eine RTX oder L40S mit 24–48 GB kann viele parameter-effiziente Jobs bewältigen, während A100 oder H100 für größere Modelle und Full-State-Training geeignet sind. Definieren Sie Methode, Sequenzlänge und Checkpoint-Plan, bevor Sie eine Cloud-GPU wählen.
Überprüft vom GPURento-Infrastrukturteam · 1. September 2026
Transparente Planungsfenster
Beispiel-Mietkosten für eine RTX 4090.
Dies sind Compute-Mietfenster, keine Vorhersagen der Jobdauer oder Leistung. Ersetzen Sie die Stunden durch einen gemessenen Piloten und fügen Sie Speicher im Rechner hinzu.
Vierzig-Stunden-Fenster
$13.60
1 GPU × 40h · nur Compute
Einhundertzwanzig Stunden
$40.80
1 GPU × 120h · nur Compute
| Pfad mit weniger Speicher | LoRA / QLoRA | Adapter- und Quantisierungsoptionen ändern Qualität und Geschwindigkeit. |
|---|---|---|
| Pfad mit mehr Speicher | Vollständiges Feintuning | Gewichte, Gradienten und Optimizer-Zustände sind alle wichtig. |
| Schlüsselvariable | Sequenzlänge | Aktivierungsspeicher kann erheblich wachsen. |
| Erfolgsmetrik | Kosten bis zum akzeptierten Checkpoint | Bewertung und fehlgeschlagene Läufe einbeziehen. |
Am besten geeignet für
- Domänenanpassung mit einem festen Evaluierungsset
- LoRA- und QLoRA-Experimente
- Vollständiges Feintuning mit gemessenem Speicherplan
- Teams, die reproduzierbare Checkpoints speichern
Nicht die beste Wahl, wenn
- Training ohne Baseline oder Qualitätsgate
- Hochladen sensibler Daten ohne Zugriffskontrollen
- Auswahl der Hardware vor der Definition der Tuning-Methode
Entscheidungsmethode
Was Sie vor der Bereitstellung von Kapazität überprüfen sollten.
Der folgende Inhalt trennt veröffentlichte Spezifikationen, GPURento-Katalogreferenzen und Entscheidungen, die noch einen Workload-Benchmark erfordern.
01
Parameter-effizientes und vollständiges Tuning trennen
QLoRA kann einige Jobs auf ein 24-GB-Gerät bringen, aber die genaue Passung hängt von Basismodell, Sequenzlänge, Batch, Quantisierung und Bibliothek ab. Vollständiges Fine-Tuning benötigt normalerweise deutlich mehr Speicher und kann mehrere Rechenzentrums-GPUs erfordern.
02
Pilot mit denselben Daten und derselben Auswertung
Führen Sie genügend Schritte aus, um Spitzenspeicher, Token pro Sekunde, Checkpoint-Zeit und Bewertungsqualität zu beobachten. Extrapolieren Sie erst, nachdem die Datenpipeline und die Akkumulationseinstellungen dem geplanten Lauf entsprechen.
- Basis-Modellrevision pinnen
- Adapter-Rang und Präzision aufzeichnen
- Konfiguration neben jedem Checkpoint speichern
03
Zahlen Sie nicht, um eine im Leerlauf befindliche GPU zu erhalten
Trennen Sie wiederverwendbaren Modell- und Datensatzspeicher von temporärem Compute. Stoppen Sie Compute, sobald der Checkpoint sicher ist, aber beziehen Sie persistenten Speicher und spätere Neuladezeit in das Wirtschaftlichkeitsmodell ein.
Katalog-Shortlist
Relevante GPU-Optionen.
AdaVerfügbar
NVIDIA RTX 4090
24 GB GDDR6X · $0,34/Std.
Bild, Video und mittelgroße Inferenz
EU West · ParisEU Central · Frankfurt
AdaVerfügbar
NVIDIA L40S
48 GB GDDR6 ECC · $0,79/Std.
Produktions-Inferenz, Fine-Tuning und Video
EU West · ParisEU Central · Frankfurt
AmpereVerfügbar
NVIDIA A100 80GB
80 GB HBM2e · $1,19/Std.
Training, Fine-Tuning und HPC
EU West · ParisEU Central · Frankfurt
HopperVerfügbar
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · $2,69/Std.
Intensives Training und FP8-Inferenz
EU West · ParisEU Central · Frankfurt
Fragen
Klare Antworten, einschließlich der Grenzen.
Kann ich ein LLM auf einer RTX 4090 feinabstimmen?+
Viele LoRA- oder QLoRA-Jobs passen in 24 GB, aber das Ergebnis hängt vom Modell, der Sequenzlänge und den Einstellungen ab. Vollständiges Fine-Tuning erfordert normalerweise mehr Speicher.
A100 oder H100 für Fine-Tuning?+
A100 hat einen niedrigeren GPURento-Referenztarif; H100 kann unterstützte Transformer-Workloads möglicherweise schneller abschließen. Messen Sie die Kosten bis zum gleichen Bewertungsergebnis.
Was sollte nach dem Stoppen der GPU bestehen bleiben?+
Den akzeptierten Checkpoint, Tokenizer, die Konfiguration, Bewertungsausgaben und die Herkunft behalten. Temporäre Caches können neu erstellt werden, wenn die Speicherkosten die Neuladezeit überwiegen.
Quellen und Umfang
- NVIDIA-GeForce-RTX-4090-SpezifikationenOffizielle RTX-4090-Architektur- und Speicherspezifikation.
- NVIDIA A100-ProduktseiteA100-Architektur und 80-GB-Konfiguration vom Hersteller.
- NVIDIA-H100-ProduktseiteArchitektur- und Speicherspezifikationen vom Hersteller.
Zuletzt überprüft am 1. September 2026. GPURento-Tarife sind aktuelle Katalogreferenzen; der Bereitstellungsstatus bleibt im Workspace sichtbar, und Herstellerspezifikationen ersetzen keine Workload-Benchmarks.
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Bereitstellungsplan
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