これは、GPU コンピューティングに 1 分あたり 10,000 個のトークンを使うことになります。Coder での CPU のみのコンピューティングは 1 分あたり 10 個のトークンを使います。トークンパックは 200,000 個のトークンにつき 5 ドルから始まります。典型的な 30 分間の GPU セッションは 300,000 個のトークンにつき 0.40 ドルです。

各々２０ＧＢのＨＢＭＶＲＡＭを持ち，ＣＵＤＡ１２．４を実行するＮＶＩＤＩＡ　Ａ１００　ＧＰＵは，ＦＰ１６，ＢＦ１６，ＩＮＴ８をサポートするＡＩ訓練と推論に最適化されたデータセンター級のＧＰＵである。

Python 3.12 と PyTorch、TensorFlow、変換、ディフューザー、scikit-learn、pandas、numpy、matplotlib、JupyterLab、および一般的な ML ツール。その他のパッケージも pip でインストールできます。

クレジットカードは必要ありません。Coder を試すには (10 トン/分の CPU モード) クレジットカードが必要です。GPU コンピューティング (10,000 トン/分) には、購入したトークンが必要です。トークンパックは 200,000 トンの場合 $5 から始まり、約 20 分の GPU 時間を与えます。

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はい。CUDA に完全にアクセスでき、20GB VRAM に収まるどんなモデルでも訓練できます。LoRA/QLoRA で 7B パラメータモデルを微調整することはうまくいきます。より大きなモデルの場合は、グラデーションチェックポイントまたは API を介したマルチGPU訓練を使用してください。