Ghid de workload · AI
Model training / fine-tuning: ghid de cerințe hardware
Fine-tuning și antrenare de modele mici (LoRA, checkpoint-uri mici).
Cerințe hardware pe niveluri
Trei niveluri pentru fiecare workload: minimul care funcționează, nivelul recomandat și nivelul confortabil. Acestea sunt aceleași niveluri pe care motorul de decizie WisePC le folosește când planifică un build în jurul obiectivului tău.
| Nivel | Nuclee CPU | RAM | Stocare | GPU | Rețea |
|---|---|---|---|---|---|
| Minimum | 8 cores | 32 GB | 2 TB (ssd) | ai | 1 GbE |
| Recomandat | 16 cores | 64 GB | 4 TB (ssd) | ai | 2.5 GbE |
| Confortabil | 24 cores | 128 GB | 8 TB (ssd) | ai | 10 GbE |
Ce nivel ai nevoie?
- Alege Minimum (8 nuclee, 32 GB RAM) doar pentru o mașină cu un singur scop și buget strâns — așteaptă-te la headroom mic.
- Recomandat (16 nuclee, 64 GB RAM) e punctul optim: suficient pentru workload plus serviciile secundare obișnuite, fără să plătești în plus.
- Alege Confortabil (24 nuclee, 128 GB RAM) când workload-ul împarte mașina cu altele sau va crește — plătești pentru headroom, nu pentru stres.
- Regula de GPU pentru acest workload: ai.
Întrebări frecvente
Cât RAM are nevoie model training / fine-tuning?
32 GB este minimul rațional, 64 GB acoperă majoritatea configurărilor reale, iar 128 GB oferă headroom confortabil pentru creștere și servicii extra.
Câte nuclee de CPU are nevoie model training / fine-tuning?
Un CPU cu 8 nuclee este minimul, 16 nuclee este punctul optim recomandat, iar 24 nuclee este confortabil când împarte mașina cu alte workload-uri.
Are nevoie model training / fine-tuning de un GPU dedicat?
Un GPU dedicat este puternic recomandat — acest workload face calcul AI.
Ce stocare și rețea așteaptă model training / fine-tuning?
Stocare: 4 TB de SSD este nivelul recomandat (2 TB minim, 8 TB confortabil). Rețea: 2.5 GbE este nivelul recomandat.
Ce merge bine alături de model training / fine-tuning?
Se potrivește natural cu: AI experimentation.