AI / REFERENCE ARCHITECTURE

模型微調與訓練節點

以資料、訓練方法及擴展方式決定硬件組合。

硬件與應用場景參考圖

BUILD AROUND THE WORKLOAD

逐步釐清技術條件

區分全量訓練、全參數微調及 LoRA／QLoRA 等方法；模型、序列長度與批次會改變資源需求。

估算權重、梯度、優化器及啟用值；檢查混合精度、梯度累積與 checkpointing 的效益及代價。

評估前處理、儲存吞吐及分散式通訊，避免 GPU 等待資料或同步。多卡加速通常不是線性增長。

先以代表性資料測試吞吐、記憶體峰值及恢復能力，保留環境、參數與檢查點紀錄。

REFERENCE WORKFLOW

此為架構規劃方向，不是已完成案例或性能承諾。實際軟件、設備與服務範圍須按項目確認。

目標應用與模型、資料規模、使用者或節點數、延遲與吞吐要求、現有資源、預算及現場限制。若已有測試結果，可據此縮小選型範圍。

可按項目討論選型、物料清單、樣品與採購協調。具體型號可供性、技術實施、安裝與驗證範圍，需在需求確認後另行約定。

LET’S BUILD YOUR NEXT CONFIGURATION