Anwendung
Workstation für KI-Entwicklung und Fine-Tuning
Hardware für KI-Entwicklung: Framework, Betriebssystem und GPU-Plattform, dazu Speicherbedarf für Inferenz-Tests und Fine-Tuning mit LoRA und QLoRA.
Die Entwicklungsumgebung bestimmt die Auswahl
Berücksichtigen Sie Framework, Betriebssystem, Treiber und GPU-Unterstützung. Ein hoher Speicherausbau ersetzt keine passende Softwareunterstützung. Die meisten Frameworks setzen auf CUDA; PyTorch unterstützt zusätzlich ROCm für ausgewählte AMD-Grafikkarten. Mehr dazu: NVIDIA oder AMD für KI?
Unterschiedliche Arbeitslasten
| Arbeitslast | Hauptressource | Hinweis |
|---|---|---|
| Datenaufbereitung | Prozessor, Arbeitsspeicher, SSD | Viele Kerne und schneller Massenspeicher helfen |
| Inferenz und Evaluierung | Grafikspeicher, Bandbreite | Bedarf wie im Betrieb, siehe Richtwerte |
| Fine-Tuning mit LoRA/QLoRA | Grafikspeicher | Siehe Fine-Tuning und Speicher |
| Training von Grund auf | Mehrere GPUs | Für große Modelle Rechenzentrumsklasse |
Arbeits- und Massenspeicher nicht unterschätzen
Datensätze, Modell-Checkpoints und mehrere Modellversionen belegen schnell mehrere hundert Gigabyte. Beim Laden großer Modelle hilft ausreichend Arbeitsspeicher; als Faustregel sollte der Arbeitsspeicher mindestens so groß sein wie der Grafikspeicher. Sprechen Sie mit uns über einen höheren Ausbau, wenn Sie große Modelle oder Datensätze verarbeiten.
Eine konkrete Anfrage vorbereiten
Nennen Sie Software und Versionen, vorgesehene Modelle oder Datensätze, Arbeitsweise und Budgetrahmen. Auf dieser Basis stimmen wir die Hardwarekonfiguration mit Ihnen ab.