Aprender y prototipar
NecesitasGráfica NVIDIA con 8 a 12 GB de video y 32 GB de RAM
Por quéTensorFlow y PyTorch entrenan en CUDA; con 12 GB caben modelos de tamaño medio.
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La configuración de cada equipo sale de lo que pide TensorFlow y los programas con los que trabaja.
En TensorFlow el equipo se elige por el tamaño del trabajo, no por la etiqueta del procesador.
Gráfica NVIDIA con 8 a 12 GB de video y 32 GB de RAM
Por quéTensorFlow y PyTorch entrenan en CUDA; con 12 GB caben modelos de tamaño medio.
Gráfica con 16 GB de video y 64 GB de RAM
Por quéEl batch y el modelo deben caber en memoria de video; la RAM alimenta los datos.
Gráfica con 24 a 32 GB de video y 128 GB de RAM
Por quéLa memoria de video es el límite duro: más memoria, modelo más grande.
Muchos núcleos y SSD NVMe rápido
Por quéLa carga y transformación de datos reparten trabajo entre núcleos y disco.
Una gráfica NVIDIA con CUDA es lo primero: 12 GB de video para prototipar, 16 GB para entrenar modelos medianos y 24 GB o más para modelos grandes. 32 a 64 GB de RAM y SSD NVMe.
Para TensorFlow y PyTorch la ruta sin fricción es NVIDIA con CUDA. Los equipos de esta línea llevan NVIDIA.
Es el límite duro del modelo: 12 GB para redes chicas y medianas; 16 GB para visión y transformers medianos; 24 a 32 GB para fine-tuning de LLM.
32 GB de RAM como base y 64 a 128 GB si tus datasets son grandes. El procesador importa para preparar datos: varios núcleos y SSD NVMe rápido.
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