QLoRA en 4GB VRAM: Protocolo de Optimización y Métricas de Rendimiento
Entrenar modelos de lenguaje grandes (LLMs) con solo **4GB de VRAM** es un desafío que requiere coraje técnico, no un ejercicio teórico, y sabemos lo riguroso que es este ajuste fino. Presentamos un protocolo de optimización que emplea **QLoRA** y **bitsandbytes** para la cuantificación a 4 bits, apalancándose en el ecosistema de Hugging Face, PyTorch y el stack base de **CUDA/Linux**. Deja de buscar soluciones conceptuales; accede al artículo completo para obtener la configuración quirúrgica, los comandos **Bash** y los scripts **Python** precisos para replicar el entorno y realizar el entrenamiento en tu GPU limitada.
