Fine-tuning LLM на Databricks: инфраструктура, PEFT LoRA и экономическая эффективность

В 2026 году корпоративный генеративный ИИ требует создания пользовательских, предметно-ориентированных моделей, которые были бы быстрыми, экономически эффективными и полностью управляемыми. В этом подробном обзоре мы разберем архитектуру тонкой настройки LLM на Databricks. Мы рассмотрим переход к бессерверным графическим процессорам AI Runtime, подробно опишем параметрически эффективную тонкую настройку (PEFT) с использованием LoRA, оценим структуру принятия решений RAG против тонкой настройки и рассчитаем общую стоимость владения (TCO) для самостоятельно размещенных предметных моделей. ⏰ Разделы видео (временные метки) Используйте эти временные метки, чтобы перейти к концепции: 0:00 | Введение 0:52 | Зачем тонкая настройка LLM? 1:55 | Тонкая настройка против RAG – структура принятия решений 3:06 | AI Runtime и обучение модели 5:31 | Параметрически эффективная тонкая настройка (PEFT) с LoRA 7:30 | LoRA против QLoRA — сравнение 9:20 | LoRA против QLoRa — матрица решений 11:14 | Расчет FinOps и TCO 14:44 | Заключение Мы рассматриваем не только затраты на обучение на GPU, но и полный жизненный цикл: Инженерия данных → Обучение → Управление и хранение → Обслуживание и вывод результатов Включая: Подготовка и загрузка данных Экономика обучения на GPU Хранение моделей и адаптеров Каталог Unity и управление MLflow Экономика обслуживания и вывода результатов моделей Оплата за токен против выделенной пропускной способности Многопользовательское обслуживание PEFT Стратегии оптимизации затрат Аудио: Transcend от Audionautix распространяется по лицензии Creative Commons Attribution 4.0. https://creativecommons.org/licenses/... Исполнитель: http://audionautix.com/ #databricks #finetuning #llm #LoRA #PEFT #AIRuntime #generativeai #finops