估算方法很简单，就是模型参数量的那个数字乘以2就行了。

比如，8B就要16G显存，9B就得18G显存，选显卡量体裁衣就行了。

那如果没那么大的显卡也想学微调，也是有办法的，用8Bit或4Bit量化方法装入，分别用原来的一半和1/4就行了。

具体来说：

1、6B～9B参数的模型，做LoRA微调的最低显存要求是16G，但是要用8Bit量化装入，精度略低。有代表性的卡有P100、T4等，如果要使用半精度装入模型fine-tuning，得用24G显存的卡，如RTX3090、RTX4090等。12G及以下的如2080Ti等，就基本上被排除掉了。

2、13B参数的模型，用24G显存很难微调，至少得32G显存的卡，如V100等。

3、https://github.com/git-cloner/ai-course 这里有用16G卡微调GLM-4-9B和LLama-3-8B的源码和步骤。

4、那我只有2080Ti能干点啥？12G意味着能微调5B以下的半精度、9B以下的8Bit精度和13B以下的4Bit精度，其实能做的事也不少。

5、那我有一张RTX 3060 8GB，玩游戏也还可以，不舍得扔，能搞训练吗？当然可以，4B以下模型很多，那用4Bit、8Bit装模型自己算一下就知道能调多大的了。

估算原理也很简单，一句话就说清楚了：常用的模型是半精度（FP16），一个参数占两个字节，参数量（就是那个几十亿几百亿那个）乘以2字节算下来是多少个G，这个G就显卡的内存的那个G。

当然，最后实际的需求量略大于这个数，原估算量乘以1.1就差不多是最后的结果了。

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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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• 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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