¿Qué potencia de tarjeta gráfica se necesita para alojar un modelo de IA/LLM localmente?
¿Qué potencia de tarjeta gráfica se necesita para alojar un modelo de IA/LLM localmente?
El alojamiento de un modelo de lenguaje grande (LLM) localmente depende principalmente del rendimiento de la tarjeta gráfica (GPU). Aquí están los factores clave a considerar para elegir la tarjeta gráfica adecuada:
Factores clave que influyen en la elección
- Memoria VRAM: Cuanto más grande sea el modelo, más VRAM necesitará.
- Arquitectura de la GPU: Las arquitecturas recientes (Ampere, Ada Lovelace, Hopper,Blackwell) ofrecen un mejor rendimiento.
- Tipo de tarea:
- Inferencia: Ejecución de un modelo existente, consume menos recursos.
- Entrenamiento: Requiere más VRAM y potencia de cálculo.
- Precisión numérica: FP32 (preciso pero pesado), FP16 e INT8 (optimizados).
- Técnicas de optimización: Cuantificación, Podado, Destilación.
Tarjetas gráficas NVIDIA y tamaños de modelos compatibles
| Tarjeta Gráfica | VRAM | Tamaño estimado del modelo | Ejemplos de modelos |
|---|---|---|---|
| RTX 4060 Ti | 8/16GB | 7B a 13B | LLaMA 2 7B, Mistral 7B |
| RTX 5070 / 5070 Ti | 12GB | 13B a 20B | LLaMA 2 13B |
| RTX 5080 | 16GB | 20B a 34B | LLaMA 2 34B |
| RTX 5090 | 32GB | 34B a 70B | LLaMA 2 70B, Falcon 40B |
| RTX 6000 Ada | 48GB | Hasta 180B | Ajuste fino de modelos grandes |
| H100 / H200 | 80GB/141GB | 175B+ | Ejecución de los modelos más grandes |
Ejemplos de modelos de código abierto
- Gemma 3: Versiones 1B, 4B, 12B, 27B
- QwQ: Modelo de razonamiento avanzado, versión 32B
- DeepSeek-R1: Versiones 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B, 671B
- LLaMA 3.3: Versión 70B
- Phi-4: Modelo de 14B de Microsoft
- Mistral: Versión 7B
- Qwen 2.5: Versiones 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B
- Qwen 2.5 Coder: Versiones 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B
Conclusión
La elección de una tarjeta gráfica para LLM depende de la VRAM disponible y las optimizaciones posibles.
- Modelos ligeros (7B a 13B): RTX 4060 Ti (16GB)
- Modelos intermedios (20B+): RTX 5080 o 5090
- Modelos grandes (70B+): RTX 6000 Ada o H200
Optimizaciones como la cuantificación permiten ejecutar modelos más grandes en GPUs más modestas.
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