真正工程級手算一次：
目標：
👉 用 NVIDIA GeForce RTX 4090（24GB VRAM）👉 看「能訓練多大模型」
一、先確定 4090 的條件
- VRAM：24GB
- 訓練通常用：FP16 / BF16
- Optimizer：AdamW（最常見）
二、訓練時顯存怎麼算？
訓練不是只存權重。
需要存：
- 權重（Weights）
- 梯度（Gradients）
- Optimizer states（Adam 需要 2 份動量）
- Activation（前向中間結果）
🔴 Adam 訓練記憶體公式（簡化版）
如果用 FP16 訓練：
總計：
這就是為什麼大家說：
Adam 訓練 ≈ 16 bytes / parameter
三、4090 理論極限
24GB = 24 × 10⁹ bytes ≈ 24e9
可容納參數量：
👉 理論上限：約 1.5B 模型
但這還沒算 activation。
四、Activation 佔多少？
Transformer activation 大約：
以：
- hidden = 2048
- seq = 2048
- batch = 1
大約會吃：
3~5GB
所以實際能給參數的空間：
24GB − 4GB ≈ 20GB
🎯 結論（全參數訓練）
4090 可穩定訓練：
✅ 約 1B – 1.3B 模型
五、為什麼很多人能訓練 7B？
因為用了技巧：
1️⃣ LoRA（只訓練少量參數）
例如 7B 模型：
LoRA 只訓練 0.1% 參數：
顯存需求極低
👉 所以 4090 可以訓練 7B LoRA
2️⃣ QLoRA（4bit 量化）
權重變成：
4090 可以輕鬆跑。
六、不同模型規模對照表
七、如果用更省記憶體的方式？
用 BF16 + 8bit Adam
Adam state 變成 2 bytes × 2
每參數：
那麼：
👉 極限可達 2B 模型
但 activation 還是瓶頸。
八、真正工程答案
如果你問：
我真的用 4090 能訓練多大？
穩定建議：
- 全參數：1B 左右
- LoRA：7B 很舒服
- QLoRA：13B 可行
- 想玩 70B → 需要多卡
九、如果套用到之前的「武俠模型」
如果做：
- 中文武俠專用模型
- 訓練資料 5GB
其實：
1B 模型已經夠強
不需要 7B。
