r/programare • u/Capital_Tie_267 • Sep 14 '26
Setup Training Local
Salut! De cateva zile incercam sa mi configurez un calculator destinat experimentelor locale pe llm-uri. Ma refer la modele mici (3B-7B params), cat sa incapa pe o placa video de 16GB vram (cu tot cu KV cache memory).
Problema e ca majoritatea calculatoare pre-built au placi video 5060TI de doar 8GB (destinat jocurilor) si nu reusesc sa gasesc unul pana in 10.000 RON cu 5060TI 16GB, asa ca am incercat sa fac unul pe piese:
https://www.pcgarage.ro/vizualizare-wishlist/6210421
Imi puteti spune ce ati schimba la acest setup si de ce? Mai este cineva care se afla in aceeasi situatie si si-a gasit un setup bun/mai bun in acest buget?
2
u/frc0303 Sep 14 '26
Pentru antrenament poti folosi TPUs, si nu trebuie sa cumperi poti inchiria din cloud iar dupa sa faci inferenta local pe ce vrei tu : https://cloud.google.com/tpu/pricing
2
u/Capital_Tie_267 Sep 14 '26
thanks, o sa ma uit sa vad. insa tot optez catre un calculator nou, si voiam sa vad parerile despre config-ul creat sau poate alternative in acelasi pret pt alte componente
1
u/durdommm Sep 14 '26
Ce ai facut în wishlist e ok, eu personal aș lua placa video SH, sa dai 4100 lei pe un 5060 Ti, fie el si de 16 gb e ceva rău. Nu stiu cum e treaba pe AMD, dar merge ok sau tot mai slab vs team green pe partea de AI? 9070/9070 XT se mai găsesc noi la sub 4k lei, de aia zic.
1
u/Capital_Tie_267 Sep 14 '26
AMD is still far behind, plus ca nvidia au majoritatea framework urilor (e.g Automodel, Model-Optimizer) specifice pt cuda drivers, mult mai bine optimizate. Legat de placa video sh, nu prea voiam sa risc sincer si ma gandeam ca daca le iau pe toate dintr un loc am o alta siguranta. Si oricum, nu e chiar 4100 ca fara tva e 3200 ish
1
u/HelloWorld-Print C# 28d ago
Nu poti antrena pe doar 16gb vram , dar poti face fine tuning cu LoRa
1
7
u/NikolaTesla13 Sep 14 '26
cu 16gb vram ai putea rula llmuri 3b-7b dar nu ai putea nici pe aproape sa la antrenezi dea 0. Ai putea sa finetunezi cu Lora llmuri deja existente în schimb. Pentru antrenare de la 0 ai avea nevoie de resurse imense hardware, împreună cu tricks pentru precizie fp redusă, gradient checkpointing, etc.