Servidor GPU para LLM
Para LLMs, tamanho do modelo, quantização, contexto, concorrência e latência alvo determinam a necessidade do servidor.
Para LLM, dimensione por tamanho do modelo e quantização e acrescente memória para runtime, KV cache, janela de contexto e usuários simultâneos. Um modelo carregar na GPU não significa que sustentará sua concorrência real.
Defina o padrão de serviço
Chatbot interno, API concorrente e batch podem usar o mesmo modelo e exigir capacidades diferentes.
VRAM como primeiro filtro
Pesos, runtime, KV cache e contexto usam memória. Veja o guia de VRAM e deixe margem.
Inferência vs fine-tuning
Fine-tuning adiciona gradientes, estados de otimizador e pipelines de dados. Trate como workload separado.
Controle operacional
Linux, containers e root facilitam servidores de modelos, proxy, monitoramento e atualizações.
FAQ rápido
Servidor GPU barato roda LLM?
Sim, se o modelo couber na memória e a carga combinar com a configuração.
Quantização reduz requisitos?
Pode reduzir memória, com trade-offs que dependem do modelo e método.
Comprimento de contexto importa?
Sim. Contextos maiores podem aumentar memória e reduzir concorrência.
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