Dacă vrei să rulezi modele AI local, pe propriul server, cel mai important factor este hardware-ul. Iată ce contează și cum estimezi de ce ai nevoie.
Componenta cheie: memoria pentru model
Un model trebuie să „încapă” în memorie ca să ruleze. Necesarul depinde de numărul de parametri și de cuantizare:
- Modele mici (până la ~8B) — pot rula pe CPU cu RAM suficient sau pe un GPU modest; cuantizate, cer ~5-8 GB.
- Modele medii (~13B-70B) — necesită GPU cu mult VRAM (zeci de GB) pentru viteză bună.
- Modele mari (100B+) — infrastructură multi-GPU, de nivel enterprise.
GPU vs CPU
Un GPU accelerează dramatic inferența. Fără GPU, modelele pot rula pe CPU, dar mult mai lent — acceptabil doar pentru modele mici sau volume reduse. VRAM-ul (memoria GPU) este, de regulă, factorul limitativ.
Ce contează, pe scurt
- VRAM (dacă ai GPU) — determină ce model încape.
- RAM — importantă pentru rulare pe CPU și pentru sistem în general.
- Stocare (disc) — modelele ocupă mulți GB; câteva modele mari umplu rapid un disc.
- CPU — contează pentru rulare fără GPU și pentru operațiuni auxiliare.
Cuantizarea — prietena hardware-ului modest
Rularea unei variante cuantizate (de exemplu Q4) reduce mult memoria necesară, cu un compromis mic de calitate. Este cea mai bună cale de a rula modele mai mari pe hardware limitat.
Sfat: Pentru început, un VPS cu RAM generos rulează modele mici (8B cuantizat). Pentru modele medii/mari sau mulți utilizatori, alege un plan cu GPU. Pentru mai multe informații te rog să ne contactezi.
