Что нужно для обучения своей модели

Прежде чем арендовать GPU, полезно развести два разных сценария: дообучение готовой модели на своих данных (fine-tuning) и обучение модели с нуля. Это разные по объёму задачи с разными требованиями к железу.

Fine-tuning — модель уже умеет разговаривать на естественном языке или распознавать образы, вы адаптируете её под свою задачу или домен. Методы вроде LoRA и QLoRA дообучают только часть параметров модели, поэтому требуют меньше памяти: обычно хватает одной GPU с 80 ГБ (см. также нашу статью «Как выбрать GPU для нейросети»).

Обучение с нуля — вы задаёте архитектуру и учите модель с чистого листа на большом датасете. Это на порядки более ресурсоёмкая задача: нужны либо GPU с большим объёмом памяти (H200, B200), либо кластер из нескольких узлов, и вычисления идут не дни, а недели.

Данные — вторая обязательная часть. Для fine-tuning обычно нужны сотни–тысячи качественных примеров именно вашей задачи; для обучения с нуля — датасеты на порядки больше. Мусорные или несбалансированные данные почти всегда портят результат сильнее, чем нехватка вычислений.

Сколько это будет стоить — зависит от размера модели, объёма данных и метода обучения; единой формулы «X часов на 1B параметров» не существует, слишком много переменных (архитектура, длина последовательности, batch size). Опишите задачу в заявке — подберём конфигурацию и посчитаем стоимость по часам или на срок аренды.