训练大模型有多烧钱？

解锁大型语言模型的运行秘诀

大型语言模型 (LLM) 对硬件要求很高，其中显卡内存至关重要。Meta 的 LLaMA 2 模型提供了规模不等的选项：

* 70B 模型：320GB GPU 内存

* 13B 模型：50GB GPU 内存

* 7B 模型：30GB GPU 内存

选择合适的 GPU 内存容量可确保 LLM 平稳运行，释放其强大的语言处理能力。

利用量化技术，可牺牲模型精确度以降低内存占用量。与性能略差的机器人对话时，即使没有独立显卡，使用 CPU 即可运行 LLaMA 2。该技术可将内存需求减至原先的一半、四分之一甚至八分之一。

体验 Meta 开源的 LLaMA 2，一款高度可定制的大型语言模型。它的灵活性让您可以根据自己的具体需求进行重新训练和微调，解锁无穷无尽的应用程序。

LLM模型训练成本高昂，如OpenAI模型，每小时微调成本为34至103美元。预估LLaMA 2模型微调成本将远超此价格范围，具体取决于所需计算量。

LLaMA模型训练耗时惊人，其7B版本训练时间为21年（基于单张A100 GPU），而70B版本则需要103年。Meta使用大量A100 GPU，7B模型训练成本为27.6万美元，70B模型为170万美元。这些数字凸显了大语言模型训练的计算密集性和高昂成本。

A100和RTX4090算力相差不大，但是显存大小和传输频宽就很重要：

采用 A100 GPU 可将 PyTorch 训练和测试的吞吐量提升 40%（高于 RTX 4090），而采用 H100 GPU 可提升 60-150%。

优化文本

使用 6 倍模型参数量乘以训练数据 Token 数可估算训练算力（Flops）。

Google Colab 提供按月订阅服务：

* Pro：100 个运算单元，每月 10.49 美元

* Pro+：500 个运算单元，每月 52.49 美元

以 A100 GPU 为例，每小时耗用约 13 个运算单元，折合每 GPU 小时 1.36 美元。

利用 27,540 个经过严格挑选的示例对 Meta 的 LLaMA 模型进行微调，大幅提升了其性能。这些示例使模型能够更深入地理解问题并提供准确的答案。

xxxLLaMA，基于LLaMA 2的微调模型，专为繁体中文处理而设计，包含两个阶段，以增强中文处理能力。

通过 12 小时的微调，8 块 H100 GPU 大幅提升了模型性能。微调利用了来自 Stanford-Alpaca 的独特数据集，其中包含：

* 179 个指导问题

* 174 种不同类型的数据集

此数据集提供逐步指导、详细解释和额外知识，即使仅使用 1000 条微调数据，也能显著增强模型能力。

凭借52,000个数据集和4块A100 GPU，LLaMA-7B在短短一天内完成了训练，达到与text-davinci-003相当的性能。该模型采用自我指导方法，不断学习和优化自身，使其具备先进的文本生成和理解能力。

成本对比：

* ChatGPT API：500 美元

* 4 块 A100 GPU，24 小时训练：100 美元

深入了解模型训练和微调的成本：

训练模型需要大量的资源和时间，通常是成本不菲且持续的过程。虽然 LoRA 微调可以用更少资源获得较好效果，但仍需要考虑设备和资源成本。

常用AI计算GPU卡规格比较

大型语言模型 (LLM) 领域由 ChatGPT 主导，但其应用开发成本很高。为了提高成本效益，建议使用 OpenAI 或 Azure API。通过这种方法，企业可以利用 LLM 的强大功能，同时最大限度地降低训练和执行费用。

数据无法上云或需调整时，开源模型（如 LLaMA、Mistral、Gemma）提供了本地执行解决方案。这些模型可用于重新训练或微调，以符合特定需求，为各种应用程序提供灵活性。

在运行LLM模型时，CPU/RAM/SSD的级别次要，最关键的是GPU。目前，H100/A100有钱也买不到。然后是工作站级别的GPU，如RTX-6000/5000/4500/4000/4000 SFF等，RTX-6000有48GB内存，不需要量化就可以直接运行13B大小的模型。再次下来是普通玩家勉强买得起的消费级显卡4090，价格为1万6-1万9人民币。如果一张不够，想要体验团结就是力量，可以考虑购买工作站级别的高端主机，可以插入四张双宽度显卡。

释放LLM潜能需要强大的经济基础。对于LLaMA 2模型，不同GPU性能的影响值得考虑。升级到双GPU可能显著提升性能，具体提升取决于GPU类型。

先看不同型号单一 GPU 跑 LLM 的效能数字：

表格有附不同 GPU 跑 llama2-7b-chat 及 llama2-13b-chat 模型的效能数字，单位为 Tokens/s。CPU 只能用惨烈形容，不到 2。4090 跑 7B 模型数字挺漂亮，甚至赢过 A100。有趣的是 8 bit 量化版的数很难看，4 bit 量化版也输给 16 bit，关于这点网路上讨论不少，我的理解这是用动态量化节省记忆体的代价。参考：2-3x slower is to be expected with load_in_4bit (vs 16-bit weights), on any model -- that's the current price of performing dynamic quantization。

探索多 GPU 推理加速潜力

一项研究显示，使用 3090 GPU 运行 LLaMA 2 7B 模型时，添加额外 GPU 可显着提升推理速度。

批次模式执行可显着提升性能，克服GPU通信成本带来的负面影响。增加GPU数量至5张3090时，批次模式下性能持续增长，而单纯推理则出现下降趋势。

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