ファインチューニングに必要なもの
QLoRA は 4 ビットで固定したモデルの上でアダプタを学習し、LoRA は 16 ビットで固定したモデルの上で学習します。フルファインチューニングはすべての重みを更新します。数値はアクティベーションを含まない値で、アクティベーションはバッチサイズとシーケンス長に応じて増えます。
| メソッド | メモリと最小構成 |
|---|---|
| QLoRA | 2.7 GB：RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |
| LoRA | 9.2 GB：RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |
| フルファインチューニング | 61 GB：H100 または A100 1 枚、H100 は GPU 1 時間あたり $2.07 から |
モデルについて
Hugging Face 上のモデルカードとファイルから。このページのメモリの数字は GPU メモリガイドの計算に従っています。
- パラメータ数
- 3.8B
- コンテキスト長（トークン）
- 131,072
- 公開時の精度
- BF16
- ライセンス
- mit
- 公開日
- 2025-02-19
Arrakis でデプロイする
コンソールで Models を開き、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。GPU メモリが足りるマシンなら、自分で動かすこともできます：
vLLM
vllm serve microsoft/Phi-4-mini-instruct --tensor-parallel-size 1よくある質問
すべての GPU の最新価格は GPU 価格 のページにあります。
Phi-4-mini-instruct にはどれだけの GPU メモリが必要ですか？
推論で動かすには、16 ビットで約 9 GB、8 ビットで約 5 GB、4 ビットで約 2 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 3 GB、LoRA で約 9 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 61 GB が必要です（活性化を除く）。
Phi-4-mini-instruct は GPU 1 枚で動きますか？
はい。16 ビットで約 9.2 GB 必要で、RTX 4090 または RTX 3090 1 枚に収まります。
Phi-4-mini-instruct を動かす費用はいくらですか？
16 ビットなら RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、4 ビットなら RTX 4090 または RTX 3090 1 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。
Arrakis で Phi-4-mini-instruct をデプロイするには？
Arrakis コンソールで Models を開き、microsoft/Phi-4-mini-instruct を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。
ほかのモデル
- Phi-3.5-mini-instruct3.8B
- Phi-3-mini-4k-instruct3.8B
- Phi-3.5-vision-instruct4.1B
- phi-22.8B
- LocateAnything-3B3.8B
- Qwen2.5-VL-3B-Instruct3.8B