- NVIDIA® H200 PCIe GPU
- 141 GB (v)GPU-Speicher
- 267 GB RAM
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Ausschreibung startenUnsloth ist auf speicher- und recheneffizientes Training sowie Fine-Tuning von Sprachmodellen ausgerichtet. Ein leistungsfähiger GPU-Server ermöglicht es, eigene Datensätze zu verarbeiten und Modelle anzupassen, ohne die gesamte Infrastruktur selbst anschaffen zu müssen.
Der Hardwarebedarf hängt von Modellgröße, Kontextlänge, Batch-Größe und Trainingsmethode ab. QLoRA benötigt meist weniger VRAM als LoRA mit höherer Genauigkeit. Ausreichender Arbeitsspeicher, schneller NVMe-Speicher und eine kompatible Softwareumgebung sind ebenfalls wichtig, damit Datensätze und Checkpoints effizient verarbeitet werden.
Ein Unsloth GPU Server ist vor allem für Training und Fine-Tuning interessant. Für die spätere Bereitstellung des angepassten Modells kann ein vLLM GPU Server, ein SGLang GPU Server oder ein allgemeiner LLM GPU Server sinnvoll sein.
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