A Revolução dos LLMs
Large Language Models (LLMs) como LLaMA 3, Mistral e GPT transformaram o mercado. Mas rodar esses modelos exige hardware sério: GPUs com 24-80GB de VRAM, NVLink para multi-GPU e storage de alta velocidade para carregar weights de 70B+ parâmetros.
Requisitos de Hardware
| Modelo | VRAM Mínima | GPU Recomendada |
|---|---|---|
| LLaMA 3 8B | 16GB | RTX 4090 / A5000 |
| Mistral 7B | 16GB | RTX 4090 / A5000 |
| LLaMA 3 70B | 80GB+ | 2x A100 80GB / H100 |
| Mixtral 8x7B | 96GB+ | 2x A100 / 4x A6000 |
Opções de Deploy
vLLM
Servidor de inferência otimizado com PagedAttention. Throughput 2-4x maior que HuggingFace padrão. Ideal para APIs de produção.
Ollama
Para desenvolvimento e experimentação local. Suporte a quantização GGUF para rodar modelos grandes em GPUs menores.
TGI (Text Generation Inference)
Servidor da HuggingFace com batching contínuo, streaming e suporte a LoRA adapters.
Otimizando Custos
- Quantização: GPTQ, AWQ ou GGUF reduzem requisitos de VRAM em 50-75%.
- Spot Instances: Para workloads tolerantes a interrupção, economia de 60-80%.
- Escala horizontal: Múltiplas GPUs menores em vez de uma GPU premium.
Conclusão
Rodar LLMs na nuvem é viável e cada vez mais acessível. Escolha a GPU certa, otimize com quantização e escale sob demanda.
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