Решения

Обучение LLM на облачных GPU: сценарии и выбор ресурсов

Коротко: соберите минимальный стек для обучения LLM — от простого финтюна LoRA до предпритрейна и RLHF. На этой странице: как выбрать GPU/режим, как оценить бюджет, какие стратегии параллелизма включить и куда идти за углублёнными гайд‑листами.

Шаблоны запусков
Быстрый старт: Jupyter
Быстрый старт: SSH
Быстрый старт: Docker Entrypoint
Планировщик стоимости
Оптимизация производительности
Multi‑GPU

Что именно вы обучаете: 3 базовых сценария

  1. Fine‑tune / SFT / LoRA
     Подходит, если база уже есть (Llama‑, Mistral‑, Qwen‑семейства) и нужно адаптировать под домен/стиль. Минимальный порог по VRAM, короткие циклы.
     → Детали: /solutions/llm-training/finetune-lora/

     

  2. Pretraining / продолжение предпритрейна
     Обучение «с нуля» или на больших корпусах. Требует высокой пропускной способности I/O, продуманного чекпоинтинга, распределённого обучения.
     → Детали: /solutions/llm-training/pretraining/
  3. RLHF / DPO
    Уточнение поведения модели на предпочтениях/правилах; отдельные пайплайны разметки, генерации и обучения.

→ Детали

Выбор ресурсов под задачу

Быстрые ориентиры по GPU:

  • LoRA / SFT до ~13B — RTX 4090 / L4 / L40S / A100 40 GB (в зависимости от батча и длины контекста).
  • Крупные батчи, модели 34–70B, предпритрейн — A100 80 GB / H100; масштабирование по multi‑GPU/узлам.
  • I/O‑требовательные задачи — NVMe‑диск с высоким iops, потоковая подача шардов.

Режим аренды: интерактив/дедлайны → On‑Demand; батчи/устойчивый чекпоинтинг → Interruptible.
 → Считать бюджет

Минимальный стек (работает «из коробки»)

  • Фреймворк: PyTorch 2.x (или JAX для специфичных сценариев).
  • Смешанная точность: BF16 (на Ampere+/Hopper) или FP16 с GradScaler.
  • Оптимизатор: AdamW/Lion/AdaFactor; fused‑варианты приветствуются.
  • Данные: tar‑шарды/WebDataset, префетч, pinned memory.
  • Логи/метрики: Prometheus + Grafana, события обучения в логи.
  • Чекпоинты: атомарная запись + мгновенная выгрузка во внешнее хранилище.

→ Углубление: /solutions/performance-tuning/, /solutions/storage-data/

Стратегии масштабирования

  • DDP (data parallel) — базовый путь увеличения throughput, когда модель помещается в память одного GPU.
  • FSDP / ZeRO — шардирование параметров/градиентов/состояний для «не‑влезающих» моделей.
  • Tensor / Pipeline parallel — когда узкое место в вычислениях конкретных слоёв или глубине сети; комбинируется в 3D‑параллелизм.

→ Обзор и решающее дерево: /solutions/multi-gpu/, /solutions/llm-training/fsdp-deepspeed/

План запуска: 8 шагов

  1. Определить сценарий (LoRA, pretrain, RLHF).
  2. Подобрать GPU и режим аренды (с учётом VRAM, диска, трафика).
  3. Подготовить данные (шардирование, метаданные, фильтрация). → /solutions/llm-training/datasets/
  4. Выбрать точность и оптимизатор (BF16/FP16/FP8 + AdamW/Lion/AdaFactor). → /solutions/llm-training/mixed-precision/, /solutions/llm-training/optimizers/
  5. Включить стратегию параллелизма (DDP/FSDP/TP/PP). → /solutions/llm-training/fsdp-deepspeed/
  6. Настроить чекпоинтинг и перезапуск (частота, атомарность, ротация). → /solutions/llm-training/checkpointing/
  7. Мониторинг и логи (GPU/узел/потоки данных + алерты). → /solutions/monitoring-logging/
  8. Оценить качество и регрессии (perplexity/benchmarks). → /solutions/llm-training/eval/

Рецепты «под ключ»

A) Быстрый LoRA‑финтюн 7B (1×GPU)

  • Шаблон: Jupyter или Docker Entrypoint.
  • Ресурсы: ≥24–48 GB VRAM, NVMe 50–100 GB.
  • Настройки: BF16/FP16, grad accumulation, checkpointing каждые 15–30 мин.
  • Сохранение артефактов: веса адаптера, tokenizer, конфиг.

→ Детали

B) Продолжение предпритрейна 13B (multi‑GPU)

  • Шаблон: SSH/Docker, запуск через torchrun/DeepSpeed.
  • Ресурсы: 4–8×GPU (A100 80 GB/аналог), NVMe ≥1 ТБ, быстрый ввод данных.
  • Настройки: FSDP/ZeRO‑3, BF16, tar‑шарды + префетч, чекпоинтинг по шагам.

→ Детали: /solutions/llm-training/pretraining/, /solutions/llm-training/distributed-io/

C) RLHF/DPO поверх уже обученной модели

  • Шаблон: Docker Entrypoint + пайплайн генерации предпочтений.
  • Ресурсы: 1–4×GPU, NVMe 200–500 GB под выборки и чекпоинты.
  • Настройки: раздельные этапы SFT → RM → PPO/DPO, строгий контроль качества и логирования.

→ Детали

Частые узкие места и быстрые фиксы

  • GPU простаивает → увеличьте num_workers, prefetch_factor, включите pinned memory; шардируйте датасеты.
  • Не влезает батч → BF16/FP16, gradient checkpointing, grad accumulation, FSDP/ZeRO.
  • Долгая эпоха → torch.compile (PyTorch 2), fused‑ядра, профилирование «compute vs data».
  • Прерывания на interruptible → чекпоинты чаще, атомарная запись, немедленная выгрузка в хранилище.

→ Инструменты и приёмы: /solutions/performance-tuning/, /solutions/storage-data/, /solutions/interruptible-patterns/

Навигация по дочерним страницам LLM‑обучения

Архитектура и масштабирование

Точность, память, оптимизаторы

Сценарии и пайплайны

Данные, I/O, устойчивость

Оценка и контроль качества

Чек‑лист перед запуском обучения

  • Определён сценарий (LoRA / Pretrain / RLHF) и выбран режим аренды.
  • Данные отфильтрованы, зашардированы; известен объём NVMe/объектного хранилища.
  • Выбраны точность и оптимизатор; есть план на grad accumulation.
  • Настроена стратегия параллелизма (DDP/FSDP/TP/PP) и размер микро‑батчей.
  • Чекпоинтинг: частота, атомарность, внешняя репликация; проверен recovery‑скрипт.
  • Метрики и логи настроены; дашборд по GPU/узлу доступен.
  • Бюджет посчитан (GPU + диск + трафик) с запасом.

Куда дальше

Шаблоны запусков: 

Оптимизация и профилинг: 

Хранение и I/O: /solutions/storage-data/, /solutions/llm-training/distributed-io/

Устойчивость к прерываниям: 

Оценка качества: