Fine-tuning
El fine-tuning parte de un modelo ya entrenado y lo adapta a tus datos. Requiere mucha menos capacidad de cómputo que entrenar desde cero, lo que hace atractivos los alquileres cortos y flexibles.
Lo que más importa
Cabe en la memoria
Elige GPU con suficiente VRAM para el modelo y el estado del optimizador, o usa métodos que ahorran memoria a cambio de perder algo de velocidad.
Trabajos cortos y a ráfagas
Las ejecuciones suelen durar de horas a días, así que el precio por hora y el arranque rápido importan más que los contratos largos.
Red sencilla
Con frecuencia basta con un nodo, por lo que el costo adicional de una red de cluster de gama alta suele ser innecesario.
Repetibilidad
Repetirás experimentos, así que los precios predecibles y el acceso sencillo son valiosos.
Una configuración típica
Un nodo con varias GPU, o incluso una sola GPU con mucha memoria, según el tamaño del modelo y el método.
Cómo se suele comprar
Lo habitual es la capacidad on-demand o a corto plazo. Spot puede funcionar si tu trabajo guarda checkpoints y puede reanudarse.
Errores frecuentes
- Pagar por una red de cluster que un trabajo de un solo nodo no usa.
- Omitir los checkpoints en capacidad interrumpible.
- Subestimar los costos de transferencia y almacenamiento de los conjuntos de datos.
Términos que conviene conocer
Esta es una guía general, no una recomendación sobre un proveedor o un precio concretos. Consulta las ofertas actuales y confirma la disponibilidad y las condiciones con el proveedor.
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