GPU Cloud para Fine-Tuning de LLMs: Mistral, Llama, Gemma

Fazer fine-tuning de Mistral 7B, Llama 3 e Gemma em GPUs cloud pode custar tao pouco quanto $0.25-$0.40 por execucao de fine-tuning com a configuracao certa. Aqui esta o guia completo.

Requisitos de GPU por Modelo e Metodo

Melhores Provedores por Caso de Uso

• QLoRA fine-tuning 7B (economico): Vast.ai RTX 4090 a $0.35-0.50/hr. Um fine-tune de 10K exemplos leva ~45 min = menos de $0.40 no total.
• Fine-tuning completo 7B-13B (qualidade): Lambda Labs A100 80GB a $2.49/hr. Execucao de 3 horas = ~$7.50 no total.
• Fine-tuning 70B (enterprise): CoreWeave cluster H100. QLoRA em 2x A100 80GB: ~$96 total, fine-tune completo em 8x H100: ~$144.

Stack Recomendada

• Hugging Face TRL: Mais facil de usar, otima documentacao para SFT, DPO e RLHF
• Axolotl: Mais opcoes de configuracao, popular para fine-tuning em producao
• Unsloth: Treinamento LoRA 2x mais rapido — altamente recomendado para Vast.ai/RunPod

Dicas de Otimizacao de Custos

• Sempre use QLoRA a menos que tenha uma razao especifica para fine-tuning completo
• Use Unsloth para reduzir pela metade o tempo e custo de treinamento
• Teste com 100 exemplos antes de execucoes com dataset completo
• Faca checkpoint frequentemente em instancias spot
• Use gradient accumulation para simular lotes maiores com menos GPUs