¿Qué tan precisa es la fórmula P = 12Ld²?

La fórmula captura ~95% de parámetros en transformers estándar. Asume expansión FFN de 4x (tamaño_intermedio = 4 × tamaño_oculto) y no incluye embeddings, layer norms o biases. Para conteos precisos, usa el desglose detallado que añade embeddings de vocabulario y otros componentes.

¿Puedo ejecutar un modelo de 7B en una GPU de consumo?

Sí, con cuantización. Un modelo de 7B en FP16 necesita ~14GB VRAM (cabe en los 24GB del RTX 4090). En INT8, necesita ~7GB (cabe en los 10GB del RTX 3080). En INT4, necesita ~3.5GB (cabe en muchas GPUs). La inferencia funciona bien cuantizada; el entrenamiento típicamente requiere mayor precisión.

¿Qué es el caché KV y por qué importa?

Durante la generación autoregresiva, los modelos almacenan en caché pares clave-valor de tokens anteriores para evitar recálculo. El caché KV crece con la longitud de secuencia: caché_KV = 2 × batch × longitud_seq × capas × tamaño_oculto × bytes_precisión. Para un modelo de 7B generando 4K tokens, el caché KV puede exceder 1GB.

¿Cómo reduzco la memoria para entrenamiento?

Opciones: 1) Checkpointing de gradientes (recalcula activaciones, ahorra ~70% de memoria de activaciones), 2) Precisión mixta (FP16/BF16 + pesos maestros FP32), 3) Fragmentación de optimizador ZeRO (divide estados de optimizador entre GPUs), 4) Reduce tamaño de batch (reducción lineal en memoria de activaciones), 5) Usa optimizadores de 8 bits.

Tecnología

Calculadora de Tamaño de Modelo

Estima parámetros de modelos transformer y requisitos de memoria GPU. Calcula pesos de atención, FFN, embeddings y planifica infraestructura GPU para entrenamiento o inferencia.

Modelo Preconfigurado

Precisión

Caso de Uso

Arquitectura del Modelo

Número de Capas

Tamaño Oculto (d_model)

Cabezas de Atención

Tamaño de Vocabulario

Longitud de Contexto

tokens

Tamaño Intermedio FFN

Hecho con amor

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Planifica Tu Infraestructura LLM

Ejecutar modelos de lenguaje grandes requiere entender su huella de memoria. Nuestra Calculadora de Tamaño de Modelo te ayuda a estimar parámetros y requisitos de memoria GPU para transformers, ya sea que estés entrenando un modelo personalizado o desplegando para inferencia. Basado en las fórmulas de Transformer Math de EleutherAI y conteo de parámetros de Kipply.

Entendiendo Tamaño de Modelo y Memoria

Los modelos transformer consisten en capas de atención, redes feed-forward y embeddings. La fórmula clásica P ≈ 12Ld² estima parámetros desde capas (L) y dimensión oculta (d). Los requisitos de memoria dependen de la precisión (FP32/FP16/INT8) y si estás entrenando (requiere estados de optimizador y gradientes) o ejecutando inferencia (requiere caché KV).

Fórmula de Parámetros

P = 12 × L × d_model² + V × d_model

¿Por Qué Calcular el Tamaño del Modelo?

Planificación de GPU

Determina si tu modelo cabe en una sola GPU o requiere configuraciones multi-GPU con paralelismo de tensor/pipeline.

Estimación de Costos

Los requisitos de memoria GPU impactan directamente los costos de computación en la nube. Dimensiona correctamente tu infraestructura para evitar gastos excesivos.

Diseño de Arquitectura

Al diseñar modelos personalizados, entiende los compromisos de parámetros/memoria de diferentes configuraciones de capas.

Planificación de Cuantización

Ve cómo la cuantización INT8 o INT4 reduce los requisitos de memoria, permitiendo modelos más grandes en GPUs de consumo.

Cómo Usar Esta Calculadora

Preguntas Frecuentes

El entrenamiento requiere: 1) Pesos del modelo, 2) Estados del optimizador (AdamW almacena momentum y varianza = 8 bytes/parámetro), 3) Gradientes (4 bytes/parámetro), 4) Activaciones para retropropagación. Regla general: entrenamiento necesita ~16-20 bytes por parámetro en precisión mixta, mientras inferencia solo necesita 2 bytes por parámetro en FP16.