在启动模型微调之前，最常见也最现实的问题往往是：显存够不够？训练要花多长时间？租的这块卡能不能撑得住？
希望你读完这篇文章之后，面对这些问题，能有一个清晰、可计算的判断依据，而不是凭感觉决策。
本文中的所有计算示例，均基于以下训练参数设定：
- 模型规模：7B参数模型（如LLaMA-7B）
- 精度：FP16（默认训练精度）
- 微调方式：全参数微调（FullFine-Tuning）
- 训练任务：监督微调（SFT）
- 数据量：10，000条
- 每条样本：约1024token
- batchsize：32
- epoch数：3
如无特殊说明，后续计算均默认采用上述参数。
一、训练资源总成本公式
我们将资源消耗拆解为两个关键部分：
训练资源总成本（¥） ≈ （显存使用、训练时长）而决定的你要购买/租用的GPU价格
显存使用和训练时间又分别可细化为：
- 显存使用≈固定显存使用+动态显存使用
- 训练时间≈每step耗时×step数×重试系数
理解了这个公式，也就掌握了训练资源估算的核心框架。
二、公式拆解与计算方法
1. 固定显存
固定显存指的是模型结构本身在训练过程中始终占用的部分，主要包括模型参数、梯度缓存和优化器。
全参数微调时，固定显存大致为：
- 固定显存≈模型参数本身大小+梯度缓存+优化器
- 梯度缓存≈模型参数本身大小
- 优化器≈2倍梯度缓存
- 固定显存≈模型大小×4（在FP16精度下）
以一个 7B 模型为例：
模型本体：7B（70亿参数） × 2 字节（因为精度是FP16） ≈ 14GB
- 梯度缓存：约14GB
- 优化器状态：约28GB
- 固定显存总计约56GB
2. 动态显存
动态显存主要来自训练过程中的中间激活值缓存，其大小受多个超参数影响，估算公式如下：
动态显存 ≈ batch_size × seq_len × hidden_size × num_layers × precision
动态显存 ≈ 32 × 1024 × 4096 × 32 × 2 字节 ≈ 9GB
这个部分会随着 batch size 和序列长度成比例增长，因此在资源紧张时，优先通过减小 batch size 控制显存使用。
3. 总显存需求
将固定显存和动态显存相加：
总显存 ≈ 56GB + 9GB ≈ 65GB
所以得出最终训练一次 “step”至少要用显存 65GB
4. 训练步数（step 数）
训练步数取决于训练集大小、batch size 和 epoch 数：
step 数 = 数据条数 ÷ batch_size × epoch
例如：
- 数据条数：10，000（按照文章一开始设定）
- batch_size：32（按照文章一开始设定）
- epoch：3（按照文章一开始设定）
计算得：
- 每个epoch：10，000÷32≈313step
- 总步数：313×3=939step
5. 每 step 耗时
每步训练的耗时受硬件、模型大小、数据加载速度等因素影响。根据经验训练一个中等规模模型，每 step 耗时大约为 1～2 秒。
按平均 1.5 秒计算，总训练时间为：
训练时间 ≈ 939 × 1.5 秒 ≈ 1，408 秒 ≈ 23 分钟
考虑到验证集评估、checkpoint 存储等过程，建议按 1～2 小时准备训练窗口。
6. 重试系数
训练过程往往伴随多次试错。常见问题包括：
- 数据格式不规范
- 超参数设置错误
- 模型loss不下降
- 中途中断或显存溢出
因此应为训练时间乘以一个保守的重试系数，推荐范围为 2～3。
最终训练时间估算为：
实际训练时间 ≈ 理论时间 × 重试系数
以此例为参考，预计需要准备 2～3 小时 GPU 时长，先按3小时计算。
三、资源需求已知后，GPU怎么选？预算怎么算？
先回顾一下我们最开始提到的总公式：
训练资源总成本（¥）≈（显存使用、训练时长）而决定的你要购买/租用的GPU价格
通过前面的计算，我们已经得出两个核心指标：
- 显存需求约为65GB
- 完整训练(最终版)预估耗时约3小时（含约3次试错和验证）
接下来，我们可以基于这个需求，来看一下在实际环境中——例如阿里云平台——租用相应 GPU 所需的成本。
看到这，即使不是会有疑问：单张显卡的显存不够，比如 V100 如图最高只有 32GB，那是不是可以买多张 GPU 拼成大显存？或者一定得用一张 A100 80G 这样的卡？
答案是：多个 GPU 的显存不能直接拼接成“大显存”使用。
原因如下：
- 显卡的显存是物理隔离的，每张GPU管理自己的内存空间
- 程序运行时，默认只能访问当前所绑定那张卡的显存
- 因此，你不能在不借助额外技术的情况下，把一个需要65GB显存的模型“拆开”加载到几张卡上去跑
所以，如果你要训练的是一个 7B 级别的大模型，全参数微调显存需求在 65GB 左右，就只有两个可行方案：
1、使用单卡大显存显卡，比如 A100 80GB，能一次性加载并训练整个模型
2、使用模型并行技术，借助深度学习框架（如 DeepSpeed、Megatron-LM、Colossal-AI 等）手动将模型拆分、分布到多张显卡上
在实际工程中，大多数人会选择第一种方式，因为配置和调度相对简单，失败率更低。如果你不是熟悉多卡训练框架，强行拼显存反而更容易踩坑。
所以最终我们以 A100 的价格为例来做一个简单估算：
按27.08 元/小时 × 3 小时 ≈ 81.24 元。
如果试错次数不多，经验充足的情况下，全参数微调一个 7B 模型、1 万条数据的训练任务，纯算力成本大概在 100 元以内。
当然，这里只计算了显卡资源的开销。实际成本还包括数据准备（可能是最大的工作量）以及人力投入，这些在生产环境中同样不可忽视。
尽管如此，当你看到这个最终成本，其实就会发现：大模型微调并不总是遥不可及。
面对一些特定领域、规模适中的任务，所需的训练参数和资源是可以被合理控制的。只要掌握了基本的资源估算方法，就可以根据实际需求和预算，在可控范围内尝试落地一次真正有价值的微调训练。
这一步，可能比你原先想象的更近，也更可行。
本文由 @AI思·享@蓉77 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。
题图来自 Unsplash，基于CC0协议。
该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
