---
title: "LoRA va QLoRA uchun GPU konfiguratsiyasini tayyorlash | UZ Dynamics"
description: "LoRA va QLoRAda xotira sarfi: asosiy vaznlar, adapterlar, optimizator holati va aktivatsiyalar. Qo‘shimcha o‘qitishdan oldingi sozlash va sinov."
url: "https://uzdynamics.ai/uz/guides/lora-qlora"
lang: "uz"
image: "https://uzdynamics.ai/uz/opengraph-image/card?1237d0f845bd82b9"
alternates:
  ru: "https://uzdynamics.ai/ru/guides/lora-qlora"
  uz: "https://uzdynamics.ai/uz/guides/lora-qlora"
  en: "https://uzdynamics.ai/en/guides/lora-qlora"
---

> For an index of this site's pages, see [llms.txt](https://uzdynamics.ai/llms.txt). A markdown copy of each page is at its address with `.md` appended.

# LoRA va QLoRA uchun GPU konfiguratsiyasini tayyorlash

Parametrlar soni bo‘yicha tejamkor qo‘shimcha o‘qitish o‘qitiladigan vaznlar sonini kamaytiradi. Lekin asosiy model va aktivatsiyalar uchun ham xotira kerak. GPU tanlash o‘qitish konfiguratsiyasini belgilashdan boshlanadi.

Muallif: [UZ Dynamics](https://uzdynamics.ai/uz#company)

Manbalar tekshirilgan sana: 9-oktabr, 2026

Yangilangan sana: 12-oktabr, 2026

Nashr etilgan sana: 9-oktabr, 2026

## Asosiy model va adapterlarni alohida hisoblang

LoRA asosiy vaznlarni o‘zgartirmay saqlaydi va qo‘shilgan ranki kichik (low-rank) matritsalarni o‘qitadi. QLoRA adapterlarni kvantlangan asosiy model bilan birlashtiradi. Dastlabki tadqiqotda asosiy vaznlar 4 bitda saqlanadi; bu barcha hisoblashlar va o‘qitiladigan parametrlar ham 4 bitli degani emas.

To‘liq qo‘shimcha o‘qitish (full fine-tuning) asosiy vaznlarni yangilaydi hamda gradiyentlar va optimizator holati uchun boshqa xotira hisobini talab qiladi. Inferens (modeldan javob olish) uchun hisobni ushbu qo‘shimcha qismlarni hisobga olmasdan o‘qitishga qo‘llab bo‘lmaydi.

Bo‘lim manbalari:

- [Hugging Face PEFT: LoRA](https://huggingface.co/docs/peft/v0.21.0/package_reference/lora)
- [Dettmers et al.: QLoRA (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.14314)

## Bitta adapter uchun hisoblash misoli

Kirish o‘lchami din va chiqish o‘lchami dout bo‘lgan chiziqli qatlamga LoRA taxminan r × (din + dout) parametr qo‘shadi; bunga bias va boshqa o‘qitiladigan modullar kirmaydi. din = dout = 4 096 va r = 16 bo‘lsa, 131 072 parametr chiqadi: faqat shu vaznlar BF16 formatida saqlansa, 262 144 bayt yoki 0,25 MiB.

Bu faqat bitta qatlam hisobi, o‘qitish uchun kerakli jami xotira emas. Adapter qo‘shiladigan barcha qatlamlar, gradiyentlar, optimizator holati, ehtimoliy yuqori aniqlikdagi nusxalar (master copies), aktivatsiyalar va asosiy vaznlarni ham hisobga oling. Ushbu misolda rankni 16 dan 64 ga oshirish adapter parametrlari sonini to‘rt baravar oshiradi.

Har bir qatlamdagi LoRA parametrlari ≈ r × (din + dout)

Bo‘lim manbalari:

- [Hugging Face PEFT: LoRA](https://huggingface.co/docs/peft/v0.21.0/package_reference/lora)

## Hisob uchun zarur sozlamalarni yozib oling

Checkpoint, target\_modules, rank, asosiy vaznlar va hisoblash aniqligi, optimizator, maksimal ketma-ketlik uzunligi va har bir GPUdagi micro-batch hajmini belgilang. PEFTda QLoRA uchun all-linear tanlovi faqat query/value qatlamlariga adapter qo‘shishga qaraganda ko‘proq modulni qamrab oladi.

Gradient checkpointing, gradiyentlarni jamlash (gradient accumulation), misollarni bitta ketma-ketlikka joylash va GPUlar bo‘ylab taqsimlash sozlamalarini tekshiring. Ular xotira sarfi va bajarish vaqti nisbatini o‘zgartiradi. Gradiyentlarni jamlash bir nechta qadam orqali umumiy batch hosil qiladi; bu butun batchni bir vaqtda VRAMda saqlash degani emas.

Bo‘lim manbalari:

- [Hugging Face PEFT: Quantization](https://huggingface.co/docs/peft/main/developer_guides/quantization)

## Qisqa, ammo to‘liq sinov o‘tkazing

Vazifangizni aks ettiradigan bir nechta misoldan, jumladan, eng uzunlaridan foydalaning. Gradiyentlarni hisoblash (backward) va optimizatorni yangilashni o‘z ichiga olgan to‘liq o‘qitish qadamini, adapterni saqlash va qayta yuklashni hamda asosiy ishda qo‘llanadigan sozlamalar bilan sifatni baholashni tekshiring.

QLoRA tadqiqotidagi 65B modelning bitta 48 GB GPUda ishlashi haqidagi natija mualliflarning tajriba konfiguratsiyasiga tegishli. Bu har qanday 65B checkpoint, ketma-ketlik uzunligi va batch sizning GPUingizga sig‘ishini kafolatlamaydi. Ushbu qo‘llanmada UZ Dynamicsning o‘z sinov natijalari keltirilmagan.

- Eng yuqori VRAM sarfini, bir qadam vaqtini va qayta ishlangan tokenlar sonini yozib oling.
- CUDA, PyTorch, Transformers, PEFT va kvantlash uchun ishlatilgan dasturiy vosita versiyalarini qayd eting.
- O‘qitishdan oldingi va keyingi sifatni o‘qitishda ishlatilmagan misollar bilan taqqoslang.
- Taklifni aniqlashtirish uchun sozlamalar va sinov natijalarini kerakli ijara muddati bilan birga yuboring.

Bo‘lim manbalari:

- [Dettmers et al.: QLoRA (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.14314)
- [Hugging Face Transformers: Bitsandbytes](https://huggingface.co/docs/transformers/en/quantization/bitsandbytes)

## Taqqoslash uchun GPU modellari

RTX A5000, L40S, A100 va H100 modellarini taqqoslang. Server konfiguratsiyasini tanlashda kirish imkoniyati, GPUlar orasidagi ulanishlar, xotira va shartlarni tekshirish kerak; model sahifalari GPU mavjudligini tasdiqlamaydi.

- [RTX A5000](https://uzdynamics.ai/uz/gpus/rtx-a5000)
- [L40S](https://uzdynamics.ai/uz/gpus/l40s)
- [A100](https://uzdynamics.ai/uz/gpus/a100)
- [H100](https://uzdynamics.ai/uz/gpus/h100)

## Vazifa uchun hisoblang va kirish so‘rovini yuboring

UZ Dynamics — dastlabki kirish bosqichida. Ushbu qo‘llanmalar vazifani tavsiflashga yordam beradi; ular GPU mavjudligini, ish muhiti tayyorligini yoki bajarish tezligini tasdiqlamaydi. Mavjud quvvatlar, aniq konfiguratsiya, narxlar va kirish shartlari arizani muhokama qilishda aniqlashtiriladi.

[GPU kalkulyatorini ochish](https://uzdynamics.ai/uz/sizing) [Barcha GPU modellari](https://uzdynamics.ai/uz/gpus) [Barcha qo‘llanmalar](https://uzdynamics.ai/uz/guides)

[Dastlabki kirishni so‘rash](https://uzdynamics.ai/uz/request?source=guide%3Alora-qlora)

```json
{"@context":"https://schema.org","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"UZ Dynamics","item":"https://uzdynamics.ai/uz"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"GPU tanlash bo‘yicha qo‘llanmalar","item":"https://uzdynamics.ai/uz/guides"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"LoRA va QLoRA uchun GPU konfiguratsiyasini tayyorlash","item":"https://uzdynamics.ai/uz/guides/lora-qlora"}]}
{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://uzdynamics.ai/uz/guides/lora-qlora#article","headline":"LoRA va QLoRA uchun GPU konfiguratsiyasini tayyorlash","description":"LoRA va QLoRAda xotira sarfi: asosiy vaznlar, adapterlar, optimizator holati va aktivatsiyalar. Qo‘shimcha o‘qitishdan oldingi sozlash va sinov.","inLanguage":"uz","datePublished":"2026-10-09","dateModified":"2026-10-12","author":{"@type":"Organization","@id":"https://uzdynamics.ai/#organization","name":"UZ Dynamics","url":"https://uzdynamics.ai/"},"publisher":{"@type":"Organization","@id":"https://uzdynamics.ai/#organization","name":"UZ Dynamics","url":"https://uzdynamics.ai/"},"mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"https://uzdynamics.ai/uz/guides/lora-qlora"},"url":"https://uzdynamics.ai/uz/guides/lora-qlora"}
```