● Методология / Уровень: продвинутый / Q2 · 2026 / 26 из 90

LoRA.

лёгкий fine-tuning через адаптеры

Короткий
ответ ↳

LoRA — это облегчённый fine-tuning: замораживаем веса модели, тренируем только маленькие «адаптеры» сверху. В 10-100x дешевле полного fine-tune, можно держать несколько адаптеров и переключать налету.

01 Как работает

Вместо обновления всех 70B параметров обучаем 10-50M в матрицах низкого ранга, добавляемых к каждому слою. Результат: адаптер размером 1-2% от модели, качество близкое к полному fine-tune на узких задачах.

02 QLoRA — экстремальная экономия

QLoRA = LoRA поверх квантованной модели. Можно fine-tune Llama 70B на одной 24GB карте (RTX 4090). Стоимость прогона — ~$50 за пару часов на rented GPU.

03 В бизнесе

Один Llama 70B на сервере + несколько LoRA-адаптеров (юристы, маркетинг, поддержка).
Переключение адаптера — без перезагрузки модели.
Стоимость fine-tune Llama 70B на одной A100 — ~$50 за прогон.
Storage — каждый адаптер 100-500MB.

Архитектура multi-LoRAvLLM и TGI поддерживают одновременную работу десятков LoRA-адаптеров на одной модели — каждый запрос использует свой.

04 Когда брать LoRA

Узкая задача с собранным датасетом.
Стиль/жаргон, который не описать промптом.
Снижение латентности через специализированную мини-модель.
Compliance — модель остаётся on-prem.

// 07

Частые вопросы

01 QLoRA — это что?

LoRA поверх квантованной модели. Можно fine-tune Llama 70B на одной 24GB карте (RTX 4090).

02 Сколько данных нужно?

500-5000 пар «вход → выход». Меньше — модель не научится, больше — diminishing returns.

Понимаем — учим
работать с LoRA
внутри команды.

Час бесплатной диагностики: разбираем 2–3 ваших процесса и говорим прямо, где AI окупится за квартал, а где брать рано. Знания остаются у вашей команды.

Discovery call · 1 час @Aleksei_Shturbin