Merencanakan Fine-Tuning LLM Bahasa Vietnam di GPU 84GB

Mengapa Perlu Merencanakan Dulu

Fine-tuning LLM Bahasa Vietnam bukan sekadar menjalankan perintah pelatihan. GPU 84GB adalah sumber daya terbatas, sehingga tanpa estimasi awal, Anda bisa kehabisan memori, mengalami waktu berjalan lebih lama, dan biaya meningkat. Rencana yang jelas membantu memilih ukuran model, konfigurasi pelatihan, dan pendekatan layanan inferensi yang tepat.

Memilih Ukuran Model 7B-32B

Dengan satu atau beberapa kartu 84GB, rentang 7B-32B layak dipertimbangkan. Model 7B biasanya lebih mudah dijalankan dan cocok untuk dataset kecil atau eksperimen cepat. Model yang lebih besar dalam rentang 7B-32B dapat memberikan kualitas lebih baik, tetapi memerlukan pengendalian yang lebih ketat atas panjang konteks, ukuran batch, dan jumlah parameter yang diperbarui. Jika Anda hanya memiliki satu kartu, utamakan model berukuran menengah dengan kuantisasi atau adapter. Jika Anda memiliki beberapa kartu, Anda dapat mempertimbangkan 32B, tetapi perlu memperhitungkan pipeline pelatihan dan layanan inferensi.

LoRA/QLoRA dan Memori GPU 84GB

LoRA/QLoRA mengurangi memori dengan hanya memperbarui sebagian parameter. QLoRA biasanya menggabungkan kuantisasi untuk mempertahankan bobot dasar pada presisi rendah, sementara adapter mempelajari pembaruan tambahan. Pendekatan ini sangat berguna saat melakukan fine-tuning model 27B atau 32B pada kartu 84GB. Namun, memori tidak hanya bergantung pada jumlah total parameter. Panjang prompt, ukuran batch, gradient checkpointing, jumlah adapter, dan jenis parameter semuanya berpengaruh. Oleh karena itu, jalankan konfigurasi kecil terlebih dahulu sebelum memperluas skala.

Mengestimasi Waktu dan Biaya GPU

Biaya dapat diestimasi sebagai: jumlah kartu dikali 2.5 USD/jam/kartu, kemudian dikalikan waktu berjalan. Sebelum dijalankan, estimasi jumlah langkah, epoch, ukuran batch, panjang sampel, dan throughput. Jalankan set uji kecil untuk mengukur kecepatan dan penggunaan memori aktual. Dengan satu kartu, waktu berjalan mungkin lebih lama; dengan beberapa kartu, pertimbangkan efisiensi skala dan kompleksitas sinkronisasi. Jangan hanya fokus pada harga per jam; hitung total waktu dari persiapan data, pelatihan, evaluasi, hingga peluncuran.

Menyiapkan Data Vietnam

Data menentukan kualitas fine-tuning. Anda perlu menormalisasi penkodean, tanda diakritik, singkatan, instruksi, dan konteks. Buat set pelatihan, validasi, dan evaluasi secara terpisah. Data harus mewakili kasus penggunaan nyata: dukungan pelanggan, ringkasan, klasifikasi, generasi instruksi, atau pemrosesan dokumen. Hapus duplikat dan data berkualitas rendah. Jika data terbatas, utamakan fine-tuning ringan, dikombinasikan dengan rekayasa prompt atau RAG, alih-alih memaksa model belajar terlalu banyak dari set kecil.

Evaluasi dan Layanan Inferensi dengan vLLM

Setelah fine-tuning, lakukan evaluasi menggunakan set validasi, kriteria bisnis, dan pemeriksaan manual. Pantau latensi, throughput, tingkat kesalahan, dan pengalaman pengguna. vLLM adalah pilihan yang tepat untuk layanan inferensi setelah pelatihan. Saat mengonfigurasinya, pertimbangkan kartu 84GB, panjang konteks, permintaan konkuren, dan stabilitas. Jika menggunakan beberapa kartu, uji skalabilitas sebelum produksi.

Perspektif Strapi Vietnam

Berdasarkan pengalaman operasional Strapi Vietnam, kami menjalankan model 27B FP8 untuk penggunaan internal pada satu kartu. Hal ini menunjukkan bahwa dengan GPU 84GB, model 27B dalam format FP8 dapat layak untuk layanan internal dengan konfigurasi yang wajar. Saat merencanakan fine-tuning, Strapi Vietnam biasanya memulai dengan model berukuran menengah, mengendalikan memori dengan LoRA/QLoRA, menjalankan uji skala kecil, lalu memperluas data dan waktu pelatihan. Kuncinya bukan mengejar ukuran model terbesar, tetapi menemukan keseimbangan antara kualitas, biaya, dan operasional.