Запуск больших языковых моделей — это не только про код, но и про грамотную инфраструктуру.
В этой статье объясняется, как подобрать GPU и рассчитать VRAM так, чтобы инференс работал быстро, стабильно и без лишних затрат.
Что вы узнаете в статье:
▶️ Как рассчитать необходимый объём VRAM под выбранную модель и тип квантизации;
▶️ Почему GPU критичен для инференса и как определить оптимальную конфигурацию;
▶️ Как выбирать между A100, RTX 4090, A5000 и другими видеокартами;
▶️ Чем отличаются инференс-фреймворки Ollama, SGLang и vLLM на практике;
▶️ Как оценить производительность и стоимость в реальном кейсе на Qwen-32B.
Материал поможет выстроить основу для эффективного инференса и избежать ошибок, прежде чем переходить к автоматизации и тонкой настройке.
➡ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат