Hugging Face新价格计算器揭示训练AI成本高昂

　　文章概要:

　　1. Hugging Face推出了名为“训练集群即服务”的新AI服务，允许公司进行AI模型训练，无需拥有大量计算资源。

　　2. 用户可以使用价格计算器根据参数、功能、训练数据量和速度配置所需的模型，价格范围广泛。

　　3. 尽管提供了这项服务，顶级AI模型如GPT-4或Google的Gemini仍然显著昂贵且强大。未来，处理器进步、更高效的架构和高质量训练数据可能会降低培训成本。

　　Hugging Face最近推出了一项新的人工智能服务，名为“training cluster”，旨在帮助公司进行AI模型的培训，而无需拥有庞大的计算资源。这一新服务允许用户利用高性能GPU集群，并通过价格计算器根据参数、功能、训练数据量和所需的速度来配置他们所需的模型。

　　根据价格计算器，最便宜的可配置文本模型拥有70亿个参数，估计成本为43，069美元，需要大约四天的培训时间。

　　而最昂贵的多模态模型(包括文本和图像)将花费高达18，461，354美元，拥有700亿个参数、7万亿个训练数据标记，以及在1000个Nvidia H100GPU上进行了长达184天的培训。这突显了不同模型之间的价格差距。

　　然而，即使使用Hugging Face的服务培训出拥有70亿参数的最强多模态模型，也很可能在性能上无法与GPT-4或Google的Gemini竞争，这两者拥有约1.8万亿参数，是后者的25倍之多。估计其培训成本在6，800万美元到1亿美元以上。

　　这表明，尽管提供了新的AI培训服务，但尖端AI模型在财务角度上仍具有强大的竞争力。

　　尽管存在高昂成本，但未来随着处理器技术的进步、更高效的架构以及高质量训练数据的需求降低，培训价格可能会有所下降。