模型训练时间估算器

功能说明

训练开始前最需要回答的两个问题是「要跑多久」和「要花多少钱」。它们都来自一个简单的乘积：总训练步数 × 单卡每步耗时，再按 GPU 数量与并行效率折算出墙钟时间；填入单卡单价即可同步得到算力成本。

并行效率反映多卡协作的损耗：单卡即 100%，单机 2 卡约 90% 到 95%，单机 8 卡约 80% 到 90%，多机多卡常见 60% 到 80%；不确定时保守填 75%，避免低估工期。

模型训练时间估算器使用步骤

1. 先用微调数据规模估算总训练步数（或直接填写已知步数）；
2. 实测单卡每步耗时：跑 20 到 50 步取平均最靠谱；
3. 填写 GPU 数量与多卡并行效率（%）；
4. 选填单卡单价（元/GPU·小时），一并得到费用估算。

模型训练时间估算器适用场景

• 立项排期：微调一个模型需要多少天、多少预算；
• 资源选型：对比 2 卡与 8 卡方案的墙钟时间与成本；
• 实验规划：估算一轮消融实验的时长，决定跑几组。

常见问题

为什么实测每步耗时比理论值高？

常见原因：数据加载瓶颈（提高 DataLoader worker 数或预取）、未启用混合精度、日志与检查点写盘过密。先排查这些再怀疑硬件。

总步数怎么估？

总步数 ≈ 样本数 × 轮数 ÷ 批大小。有本站微调数据规模估算器可先算样本侧，再代入本工具。

估算结果为什么总比实际长？

若按保守效率估算而实际并行效率更高，或者中途有 checkpoint 恢复与空闲时段，实际可能更短；反之数据瓶颈会让实际更长，建议按区间理解结果。

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