Melhores GPUs na Nuvem para Ajuste Fino de LLMs

Ajustar finamente grandes modelos de linguagem com técnicas como LoRA e QLoRA requer GPUs com VRAM suficiente para armazenar os pesos do modelo e os estados do otimizador. Uma única GPU com 24-80GB de VRAM geralmente é suficiente para ajuste fino eficiente em parâmetros, tornando-o acessível em faixas de preço mais baixas do que o pré-treinamento completo. Este guia destaca provedores de GPUs na nuvem bem adequados para fluxos de trabalho de ajuste fino, considerando VRAM, preços e suporte a frameworks.