Ответ
Выбор инфраструктуры зависит от масштаба задачи и типа модели.
Для классического ML (scikit-learn, XGBoost) часто достаточно CPU. Мы использовали облачные инстансы с многоядерными процессорами (например, AWS c5.4xlarge или аналоги в GCP/Azure) для параллельной обработки данных и обучения ансамблей. Это экономично для задач табличных данных.
Для глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow) критически важны GPU. В проектах применялись:
- NVIDIA Tesla V100/A100 в облаке (AWS p3/p4 instances, Google Cloud TPU VMs) для обучения больших моделей с распределёнными данными (DataParallel/DistributedDataParallel).
- NVIDIA RTX 3090/4090 на локальных рабочих станциях для прототипирования и fine-tuning.
Пример конфигурации обучения в PyTorch:
import torch
# Автоматический выбор устройства
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = MyModel().to(device)
# Использование нескольких GPU, если доступны
if torch.cuda.device_count() > 1:
model = torch.nn.DataParallel(model)Для очень больших моделей (LLM, диффузионные) использовалось распределённое обучение на кластерах GPU/TPU с фреймворками вроде DeepSpeed (для оптимизации памяти через ZeRO) или Horovod. Например, fine-tuning LLaMA-7B выполнялся на 4x A100 с использованием DeepSpeed Zero Stage 2.