AI / REFERENCE ARCHITECTURE

模型微调与训练节点

以资料、训练方法及扩展方式决定硬件组合。

硬件与应用场景参考图

BUILD AROUND THE WORKLOAD

逐步厘清技术条件

区分全量训练、全参数微调及 LoRA／QLoRA 等方法；模型、序列长度与批次会改变资源需求。

估算权重、梯度、优化器及启用值；检查混合精度、梯度累积与 checkpointing 的效益及代价。

评估前处理、储存吞吐及分散式通讯，避免 GPU 等待资料或同步。多卡加速通常不是线性增长。

先以代表性资料测试吞吐、记忆体峰值及恢复能力，保留环境、参数与检查点纪录。

REFERENCE WORKFLOW

此为架构规划方向，不是已完成案例或性能承诺。实际软件、设备与服务范围须按项目确认。

目标应用与模型、资料规模、使用者或节点数、延迟与吞吐要求、现有资源、预算及现场限制。若已有测试结果，可据此缩小选型范围。

可按项目讨论选型、物料清单、样品与采购协调。具体型号可供性、技术实施、安装与验证范围，需在需求确认后另行约定。

LET’S BUILD YOUR NEXT CONFIGURATION