Hardware compatible

Desde la GPU que tienes
hasta un clúster completo.

No se necesita un datacenter para empezar. Una sola tarjeta gráfica de consumo basta para ejecutar un modelo compacto - y una tarjeta de 24 GB basta para ajustar el tuyo. Escala a varias GPUs o a un clúster cuando necesites un modelo más grande.

Qué tarjetas funcionan

Si tiene memoria suficiente y una pila de drivers compatible, funciona. Las dos grandes familias de GPU están cubiertas.

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NVIDIA

CUDA

Las RTX 3090, 4090 y 5090 lideran el camino, con el resto de la serie RTX 30/40/50 pisándoles los talones - hasta tarjetas de datacenter (A100, H100, H200) para modelos grandes. La vía más ampliamente probada.

Entrena y ejecuta
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AMD

ROCm

Radeon RX 7900 XTX / 7900 XT, con la 7900 XTX de 24 GB como el punto óptimo, hasta aceleradoras de la serie Instinct MI. Una vía de entrenamiento de primera clase completa.

Entrena y ejecuta

Qué puedes hacer, según la memoria

La VRAM es lo que más importa. Ejecutar un modelo compacto es ligero; ajustarlo necesita un poco más de margen.

Memoria de GPU
Ejecutar un modelo
Ajustar un modelo
Tarjetas típicas
8 GBentrada
modelos más pequeños
-
RTX 3060, RX 7600
12-16 GBconvencional
cómodo
modelos más pequeños
RTX 4070, RX 7800 XT
24 GBrecomendado
la mayoría de modelos
modelos de tamaño medio
RTX 4090 / 3090, RX 7900 XTX
48 GB+workstation / clúster
modelos grandes
modelos grandes, multi-GPU
RTX 5090 (x N), A100/H100/H200

QLoRA mantiene baja la memoria cargando la base en 4-bit. Los límites exactos cambian con el tamaño del modelo y el rango del adaptador - son pautas prácticas, no cortes rígidos. Los modelos más grandes escalan a través de varias GPUs o un clúster.

🐧 Sistema operativo

Linux es la vía más fluida tanto para NVIDIA como para AMD, y Windows funciona a través de WSL. Los modelos en sí son simples archivos - no les importa qué SO los creó.

Una buena tarjeta es todo tu laboratorio de IA.

Si puedes jugar a juegos modernos en ella, probablemente puedas ajustar un modelo en ella - y cuando necesites más, el mismo pipeline funciona en un clúster.

Ver cómo funciona →
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