オープンソースの大規模言語モデル（LLM）の推論とトレーニングに必要なGPUリソースを計算し、適切なハードウェア構成を決定します。
人気のモデルを選択するか、以下のパラメータをカスタマイズしてください
十億単位のパラメータ数（例：7Bモデルの場合は7）
モデルの重みの精度
同時に処理される入力の数
最大コンテキスト長（例：2048、4096、8192）
モデル内のトランスフォーマーレイヤーの数
モデルの埋め込みの次元
アテンションヘッドの数
トレーニングするパラメータの割合（LoRA/QLoRA用）
