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.
Arquitectura del Modelo
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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.