大規模言語モデルのファインチューニングに最適なクラウドGPU

LoRAやQLoRAのような手法で大規模言語モデルをファインチューニングするには、モデルの重みやオプティマイザの状態を保持できる十分なVRAMを持つGPUが必要です。24〜80GBのVRAMを搭載した単一GPUであれば、パラメータ効率の良いファインチューニングが可能であり、完全な事前学習よりも低価格で利用できます。本ガイドでは、VRAM、価格、フレームワークのサポートを考慮し、ファインチューニングに適したクラウドGPUプロバイダーを紹介します。