推論では余裕の8GBが、ファインチューニングでは即死する — 学習が推論の8倍のVRAMを食う理由

Qiita / 2026/4/20

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要点

推論で「RTX 4060の8GB VRAMで7Bモデルが動く」一方、ファインチューニングでは同条件だとすぐメモリ不足になり破綻する点を問題提起している。
推論時のVRAM見積もりは比較的単純だが、学習（ファインチューニング）では中間値や勾配計算の保持などが加わり、推論よりVRAMを大きく消費することが理由として説明される。
記事の主張は「学習は推論の8倍のVRAMを食う」規模感で、GPUメモリ容量がボトルネックになる現実を強調している。
ローカルLLMやGPU制約下での運用・実験計画において、推論と学習で必要VRAMの見積もりを分けて考えるべきだと示唆している。

推論のVRAM方程式は単純だった RTX 4060の8GB VRAMで7Bモデルを動かす。推論のVRAM方程式は「モデル重み + KVキャッシュ」だけだ。Q4_K_M量子化で約4.68GB + KVキャッシュ0.5GB = 約5.2GB。8GBに対して3GB近い余裕がある...

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