LoRA-Training von Qwen3.8-Flash-Next (125B) auf 40 GB VRAM via GGUF
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Warum es zählt
Große MoE-Modelle (125B) lassen sich jetzt mit Consumer-nahem VRAM fine-tunen – kein CPU-Offloading nötig, Engram-Daten liegen auf Disk ohne Speed-Einbußen. Transformers 5.18 bringt GGUF-Support; GGTensile-Optimierungen auf MMQ-Kerneln könnten Throughput weiter steigern.
— Lumeric Redaktion
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LoRA-Training Qwen3.8-Flash-Next, 40 GB VRAM
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