Penyesuaian dan penyebaran model besar AI: Alibaba Cloud GPU/pemilihan jenis komputer berprestasi tinggi dan perancangan kos

awan 2026-07-25 阅读 5

Pada saat aplikasi model besar AI meletup, banyak syarikat dan pembangun menghadapi masalah yang sangat realistik:

Setelah model dipilih, bagaimana membina persekitaran kuasa pengkomputeran? Bagaimana mengawal kos?

Penyesuaian halus dan penyebaran penaakulan model besar mempunyai keperluan yang sangat berbeza untuk sumber perkakasan. Memilih spesifikasi kuasa pengiraan yang salah adalah limpahan memori langsung (OOM) "kereta kuda kecil", atau "kereta kuda besar" menyebabkan pembaziran kuasa pengkomputeran yang besar.

Dari perspektif pertempuran sebenar, artikel ini akan membantu anda membongkar dan memilih contoh pengkomputeran GPU/berprestasi tinggi yang paling sesuai untuk penyesuaian dan penggunaan model besar di Alibaba Cloud, dan memberikan panduan untuk merancang kos dan mengelakkan lubang.

1. Mula-mula memahami titik-titik kesakitan: perbezaan keperluan kuasa pengkomputeran antara penyesuaian dan penggunaan

Sebelum memilih model, kita mesti menjelaskan perbezaan keperluan perkakasan antara penyesuaian dan penyebaran.

Jangan gunakan pemikiran penyebaran untuk memilih daya pengkomputeran yang diselaraskan, dan sebaliknya.

----------------------------------------------------------------

| Perbandingan keperluan perkakasan model besar |

----------------------------------------------------------------

-------- ----------- -------------------- ------------------------ -------------------------

----------------------------------------------------------------

1. Penyesuaian model (Fine-tuning): throughput memori video adalah kata terakhir

Penyesuaian halus (walaupun penyesuaian ringan seperti LoRA/QLoRA) Selain menyimpan berat model semasa latihan, ia juga perlu disimpan

Gradien (Gradents), Optimizer Statates (Optimizer Statates) dan Activations (Activations)

。

Penyesuaian parameter penuh: penggunaan memori video biasanya 4 ~ dari jumlah parameter model 6 kali.

LoRA / QLoRA: Mengurangkan keperluan memori video dengan ketara, tetapi masih memerlukan memori video yang mencukupi untuk

Untuk menampung pengembangan yang dibawa oleh Context Length.

2. Penyebaran model (Maklumat): throughput tinggi dan latensi rendah

Penyebaran memberi tumpuan kepada pengurusan dan kemampuan serentak KV Cache (kunci nilai cache). Pada peringkat penaakulan, intinya adalah

Lebar jalur memori (Memori Bandwidth) dan penggunaan kuasa pengkomputeran

。 Untuk mengurangkan kos, kami biasanya menggabungkan kerangka percepatan seperti kuantifikasi (kuantifikasi, seperti INT4/FP8), vLLM, dan TGI.

2. Panduan Panorama Pemilihan Komputer GPU/Prestasi Tinggi Alibaba Cloud

Penamaan contoh GPU Alibaba Cloud mungkin kelihatan rumit, tetapi selagi anda menguasai peraturan huruf, pemilihannya sebenarnya sangat jelas:

1. Penyebaran ringan dan penyesuaian model kecil (7B ~ Parameter 14B)

Sekiranya anda terutamanya menjalankan model dengan parameter 7B hingga 14B (seperti Qwen2-7B, Llama-3-8B), atau membuat penyesuaian ringan QLoRA:

Model pilihan: konfigurasi GPU siri gn7i/gn8is: biasanya dilengkapi dengan NVIDIA A10 atau GPU Tensor Core berprestasi tinggi (24GB ~ Memori video 48GB). Senario yang berlaku: penyebaran penaakulan serentak tinggi, penyesuaian QLoRA, gambar kecil dan sederhana dan penghasilan teks. Kelebihan: Prestasi kos yang sangat tinggi, satu kad dapat dengan mudah menjalankan penaakulan FP16 model 7B atau penaakulan kumpulan INT4.

2. Penyempurnaan skala sederhana dan penyebaran model besar (14B ~ Parameter 72B)

Untuk 14B ~ Dengan model skala 72B, permintaan untuk memori video meningkat dengan mendadak. Memori video 24GB kad tunggal jauh dari cukup, dan memori paparan besar berbilang kad atau kad tunggal diperlukan.

Model pilihan: konfigurasi GPU siri ebmgn7ex/gn7e: dilengkapi dengan GPU berprestasi tinggi (memori video 40GB/80GB) seperti NVIDIA A100/V100. Senario yang berlaku: penyesuaian parameter penuh/penyesuaian LoRA model 13B/70B, penyebaran serentak tinggi model besar. Kelebihan: Dilengkapi dengan interkoneksi NVLink lebar jalur tinggi, kecekapan komunikasi berbilang kad sangat tinggi, mengelakkan terjebak dalam latihan yang diedarkan.

3. Pra-latihan berskala besar dan penyesuaian kluster (100 bilion parameter/model pakar campuran MoE)

Untuk model parameter tahap 100 bilion (seperti versi penuh DeepSeek-R1, penyesuaian penuh Qwen-2.5-72B):

Model pilihan: Konfigurasi GPU kluster pengkomputeran heterogen berprestasi tinggi (SCC/Lingjun Smart Computing): NVIDIA H800/H100/Alibaba Cloud kluster kuasa pengkomputeran berprestasi tinggi yang dikembangkan sendiri. Sokongan rangkaian: Dilengkapi dengan rangkaian RDMA (Remote Direct Memory Access), menyediakan lebar jalur sambungan 200Gbps yang tidak disekat. Senario yang berkenaan: penalaan halus berskala besar, latihan selari berbilang mesin dan berbilang kad.

3. Perancangan kos kuasa pengkomputeran model besar Alibaba Cloud dan panduan untuk mengelakkan lubang

Pengiraan yang mahal adalah titik kesakitan yang diakui oleh seluruh industri. Sekiranya anda tidak membuat perancangan saintifik, puluhan ribu atau bahkan ratusan ribu bil sebulan akan menyakitkan mana-mana pasukan. Berikut adalah empat strategi penjimatan wang utama yang diringkaskan dalam pertempuran sebenar:

1. Penggunaan mod penagihan yang fleksibel: contoh berdasarkan kuantiti, langganan bulanan dan jenis rampasan

Tahap pengembangan dan penyahpepijatan: Pastikan menggunakan contoh Spot Instance. Contoh penyitaan Alibaba Cloud dapat menikmati hingga 1 ~ Diskaun ultra rendah 30%. Pada peringkat menulis kod dan menyesuaikan Pipeline, contoh merebut dapat membantu anda menjimatkan lebih daripada 70% kos percubaan dan kesilapan.

Tugas penalaan stabil: Penalaan penalaan biasanya memerlukan operasi berterusan selama beberapa jam hingga beberapa hari. Sebaiknya gunakan Pelan Savings (Savings Plans) atau langganan mingguan/bulanan.

Penyebaran pengeluaran dalam talian: Persekitaran pengeluaran memerlukan ketersediaan tinggi 7 × 24 jam, secara langsung memilih pakej tahunan dan bulanan, digabungkan dengan potongan pembaharuan Alibaba Cloud, kos keseluruhan adalah yang paling terkawal.

2. Pengoptimuman sistem akaun dan dasar diskaun (teknik penjimatan wang teras)

Apabila syarikat membeli sumber daya pengkomputeran Alibaba Cloud, selalunya merupakan kaedah yang paling menjimatkan untuk membeli secara langsung di laman web rasmi dengan harga asal standard.

Banyak pasukan korporat akan lulus pematuhan ketika membina projek model besar

Pembelian Akaun Awan Alibaba

Saluran atau hubungi penyedia perkhidmatan peringkat perusahaan Alibaba Cloud (baucar/diskaun saluran) untuk pemfailan akaun dan pembelian pukal. Dengan cara ini, syarikat biasanya boleh mendapatkan wang tunai tambahan, potongan baucar atau kuota model eksklusif di luar polisi rasmi.

Peringatan: Terutama semasa memohon kuota GPU kelas atas (Quotas) seperti H800/A100, pembelian dan konfigurasi melalui akaun Alibaba Cloud yang dilaporkan bukan sahaja dapat memperoleh kuota kuasa pengkomputeran yang lebih tinggi, tetapi juga dapat memperoleh lebih banyak lagi dalam kontrak pembayaran tahunan. Harga yang baik.

3. Teknologi pemampatan model (pemangkasan kuantitatif)

Separuh memori video = separuh kos.

Semasa menggunakan, cuba jangan menggunakan berat asli FP16 secara langsung. Gunakan AWQ, GPTQ atau FP8 untuk mengukur model. Model 70B memerlukan memori video 140GB (sekurang-kurangnya 2 A100) di bawah FP16, tetapi setelah mengukurnya sebagai INT4, ia hanya memerlukan memori video 40GB, yang secara langsung dikurangkan dari 2 kad menjadi 1 kad, dan harganya dipotong 50% dalam sekelip mata.

4. Pengoptimuman penyimpanan dan penghantaran data

Berat model besar seringkali berpuluh-puluh GB, dan penghantaran membaca dan menulis yang kerap dan antara wilayah juga akan menghasilkan kos yang tidak kelihatan:

Sistem fail selari berprestasi tinggi NAS/CPFS: Kumpulan data sering dibaca semasa penyesuaian. Disarankan untuk menggunakan Alibaba Cloud CPFS untuk mengelakkan GPU dalam keadaan menunggu data.

Penyebaran di kawasan yang sama: Pastikan contoh OSS (penyimpanan objek) dan ECS/GPU anda berada di kawasan yang sama (Wilayah) dan kawasan yang tersedia (AZ). Penghantaran intranet bukan sahaja percuma, tetapi juga berpuluh-puluh kali kelajuan rangkaian luaran.

4. Carta alir keputusan pemilihan (aplikasi langsung)

Untuk membantu anda membuat keputusan yang cepat, anda boleh merujuk kepada jalan berikut:

Hanya mahu menggunakan 7B/8B

Model perkhidmatan pelanggan/Soal Jawab?👉Pilih gn8is atau gn7i (satu kad A10/24G), dengan bingkai INT4. Kos dikawal pada tahap seribu yuan sebulan.

Perlu ke 14B ~ Model 32B untuk penyesuaian LoRA/domain?👉Pilih gn7i (kad berganda) atau ebmgn7ex (kad tunggal A100), digabungkan dengan teknologi QLoRA. Contoh bayar per kuantiti/ambil, penyelesaian setiap jam.

Adakah anda ingin menyesuaikan model 70B dengan parameter penuh atau menggunakan perkhidmatan API berprestasi tinggi?👉Pilih ebmgn7ex(8 card A100/H800 cluster) untuk menghidupkan pecutan rangkaian RDMA. Gabungkan rancangan pembelian akaun Alibaba Cloud peringkat perusahaan untuk mendapatkan kuota dan diskaun, dan ambil rancangan langganan bulanan atau simpanan.

Ringkasan

Tidak ada "benar-benar terbaik" dalam pemilihan kekuatan pengkomputeran model besar, hanya "paling sesuai untuk masa kini".

Pada awal projek,

Contoh penggunaan penyesuaian ringan

Ini adalah kombinasi terbaik untuk mengesahkan MVP dengan cepat (produk yang paling mungkin); dan ketika perniagaan memasuki tahap volume berjalan,

Penilaian yang munasabah mengenai lebar jalur interkoneksi model, dan diskaun pembelian dan pembaharuan akaun Alibaba Cloud peringkat perusahaan

, Adalah kunci untuk menjadikan projek AI terus menguntungkan dan beroperasi dengan sihat.