当前，针对个人开发者进行AI模型训练的场景，主流选择集中在具备高算力密度与合理成本结构的GPU实例类型上。NVIDIA A10 和 T4 是两类被广泛采用的GPU型号，适用于不同规模的训练任务。 A10 GPU 实例特点 基于Ampere架构，配备24GB GDDR6显存，支持FP16和INT8推理加速 在7B至13B参数量级的大语言模型微调中表现稳定 适合Stable Diffusion类图像生

不同规模模型对显存的基本要求 运行参数量在7B以下的开源大语言模型，进行推理任务时，16GB显存可以满足基础需求。处理30B级别参数模型时，显存需求通常达到24GB或更高。图像生成类应用如Stable Diffusion，在使用FP16精度时，单次生成建议不低于8GB显存。训练阶段相比推理会显著增加显存占用，尤其是批量数据处理和反向传播计算过程中。 7B模型推理：最低需8GB，推荐16GB以上 1