256k контекст на 8 x 5070 Ti: как выбрать и запустить Large Context Model для технических суммаризаций

Когда 4k контекста - это смешно, а 32k - недостаточно

Вам принесли техническую спецификацию на 250 страниц. Или договор на 180 страниц с кучей приложений. Или исследовательскую работу на 300 страниц. Ваша задача - сделать краткую выжимку, выделить ключевые моменты, найти противоречия.

Вы запускаете обычную LLM. Загружаете первую часть документа. Потом вторую. Потом третью. Пытаетесь как-то склеить результаты. Получается каша. Модель теряет связность, забывает, что было в начале, не видит общую картину.

Почему обычные модели не справляются

Давайте сразу договоримся: GPT-4 с 128k контекстом - это вчерашний день. Claude 3.5 с 200k? Уже лучше, но всё равно мало для серьёзных технических документов. Особенно если нужно анализировать несколько документов сразу или искать связи между разделами.

Проблема в том, что даже модели с заявленным большим контекстом часто теряют информацию в середине контекста. Они хорошо помнят начало и конец, но середина как будто проваливается в чёрную дыру.

А теперь представьте, что вы анализируете технический стандарт на 300 страниц. Все формулы в середине документа - и модель их просто игнорирует. Катастрофа.

1 Выбираем железо: 8 x 5070 Ti - это много или мало?

У вас есть 8 видеокарт 5070 Ti. Давайте посчитаем, что это даёт.

Одна 5070 Ti в 2026 году - это примерно 16-24 ГБ VRAM в зависимости от производителя. Возьмём худший вариант: 8 x 16 ГБ = 128 ГБ VRAM. Лучший: 8 x 24 ГБ = 192 ГБ.

Для моделей с контекстом 256k этого достаточно. Для 512k - может быть тесновато, особенно если модель большая. Но об этом позже.

2 Какие модели реально работают с 256k+ в 2026 году

Здесь всё интересно. На бумаге много моделей поддерживают большой контекст. На практике - единицы делают это хорошо.

Лично я рекомендую Llama 3.3 70B Long для начала. Почему?

• Поддержка сообщества: тысячи fine-tune версий под разные задачи
• Стабильная работа с длинным контекстом - не теряет информацию в середине
• Относительно эффективное использование памяти благодаря группировке внимания
• Есть квантованные версии до 4-bit, которые помещаются на меньший VRAM

3 Квантование: жертвовать качеством ради памяти?

С вашими 8 x 5070 Ti у вас есть выбор: запускать модель в полной точности (FP16) или квантовать.

FP16 для Llama 3.3 70B с контекстом 256k требует около 140 ГБ VRAM. Влезет, но впритык. Если документы будут больше или понадобится буфер для обработки - может не хватить.

Варианты квантования:

1. GPTQ/AWQ 4-bit: ~35-40 ГБ VRAM. Качество падает на 5-15% в зависимости от задачи
2. GGUF Q4_K_M: ~40 ГБ VRAM. Универсальное решение, работает везде
3. EXL2 3.5 bpw: ~35 ГБ VRAM. Лучшая производительность на NVIDIA

Для суммаризации технических текстов я рекомендую начинать с GGUF Q4_K_M. Почему? Потому что даже с потерей качества она остаётся достаточно точной для технических задач. А главное - стабильной.

Попробуйте сначала квантованную версию. Если результаты не устраивают - переходите на FP16, освобождая память за счёт уменьшения контекста или использования более агрессивного распределения по картам.

4 Настройка VLLM: не просто запустить, а заставить летать

VLLM - это не просто обёртка для запуска моделей. Это сложная система, которую нужно правильно настроить.

Вот как НЕ надо делать:

# Плохо: запуск с настройками по умолчанию
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model meta-llama/Llama-3.3-70B-Long \
  --tensor-parallel-size 8

Почему плохо? Потому что с настройками по умолчанию VLLM выделит кучу памяти под кэш, но не оптимизирует работу с длинным контекстом.

Вот правильная конфигурация для суммаризации длинных документов:

# Оптимально для суммаризации 200+ страниц
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model meta-llama/Llama-3.3-70B-Long-GGUF-Q4_K_M \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --max-model-len 262144 \
  --block-size 32 \
  --enable-prefix-caching \
  --swap-space 64 \
  --quantization gptq \
  --dtype half

Что здесь важно:

• --gpu-memory-utilization 0.95: используем почти всю память, но оставляем немного для системы
• --max-model-len 262144: явно указываем максимальную длину контекста (256k)
• --block-size 32: уменьшаем размер блока для более эффективного использования памяти при длинном контексте
• --enable-prefix-caching: кэшируем префиксы - особенно полезно при обработке нескольких документов одного типа
• --swap-space 64: резервируем 64 ГБ на диске под своппинг (на случай, если не хватит VRAM)

5 Подготовка документов: не просто засунуть текст в модель

Самая большая ошибка - взять PDF на 200 страниц, конвертировать в текст и скормить модели. Так не работает.

Технические документы имеют структуру: заголовки, подзаголовки, таблицы, формулы, код. Всё это теряется при простой конвертации.

Используйте Docling или аналогичные инструменты, которые сохраняют структуру документа. Они извлекают не просто текст, а семантическую разметку.

Пример подготовки документа:

from docling.document_converter import DocumentConverter
from docling.datamodel.pipeline import PdfPipelineOptions

# Настройка для технических документов
options = PdfPipelineOptions()
options.do_table_structure = True  # Извлекаем таблицы
options.do_formula = True          # Извлекаем формулы
options.do_picture = False         # Картинки не нужны для суммаризации

converter = DocumentConverter(
    pipeline_options=options
)

result = converter.convert("technical_spec.pdf")

# Получаем структурированный документ
structured_doc = result.document

# Собираем текст с сохранением структуры
def extract_with_structure(doc):
    parts = []
    for item in doc.items:
        if hasattr(item, 'heading'):
            parts.append(f"## {item.heading.text}")
        if hasattr(item, 'text'):
            parts.append(item.text)
        if hasattr(item, 'table'):
            # Конвертируем таблицу в markdown
            parts.append(table_to_markdown(item.table))
    return "\n\n".join(parts)

Только после такой подготовки можно загружать документ в модель.

6 Промпт-инжиниринг для длинных документов

Стандартные промпты не работают с документами на 200+ страниц. Модель просто не понимает, что от неё хотят.

Вот промпт, который реально работает:

Ты - эксперт по техническим документам. Тебе будет предоставлен документ объемом примерно {num_pages} страниц.

СТРУКТУРА ДОКУМЕНТА:
{document_structure}

ИНСТРУКЦИИ ПО АНАЛИЗУ:
1. Сначала прочитай весь документ полностью, не делая выводов
2. Определи основные разделы и их взаимосвязи
3. Выдели ключевые концепции, которые повторяются в разных разделах
4. Отметь противоречия или нестыковки, если они есть
5. Обрати особое внимание на технические спецификации и требования

ФОРМАТ ОТВЕТА:
- Краткое резюме (3-5 предложений)
- Ключевые выводы (5-7 пунктов)
- Технические требования (если есть)
- Риски и ограничения
- Рекомендации для дальнейшего изучения

ДОКУМЕНТ:
{document_text}

Что здесь важно:

• Указываем точный объем документа - это помогает модели распределить внимание
• Даём структуру документа заранее - модель знает, что ожидать
• Четкие инструкции по анализу в виде нумерованного списка
• Конкретный формат ответа - модель не будет "лить воду"

А если документ не влезает в 256k?

Бывает. Особенно с техническими документами, где много таблиц, формул и кода. Токенизатор может раздуть текст в 1.5-2 раза.

Есть три стратегии:

1. Иерархическая суммаризация: сначала суммаризируем каждый раздел, потом суммаризируем суммаризации
2. Скользящее окно: обрабатываем документ частями с перекрытием
3. Избирательное внимание: используем техники вроде DroPE для сжатия контекста

Я рекомендую иерархическую суммаризацию для технических документов. Почему? Потому что она сохраняет структуру и логику документа.

Пример реализации:

def hierarchical_summarization(document, model, max_tokens=250000):
    """Иерархическая суммаризация для очень длинных документов"""
    
    # 1. Разбиваем на разделы по заголовкам
    sections = split_by_headings(document)
    
    # 2. Суммаризируем каждый раздел
    section_summaries = []
    for section in sections:
        if count_tokens(section) > 5000:  # Слишком длинный раздел
            # Рекурсивно разбиваем дальше
            subsections = split_by_subheadings(section)
            sub_summaries = [summarize(sub, model) for sub in subsections]
            section_summary = summarize("\n\n".join(sub_summaries), model)
        else:
            section_summary = summarize(section, model)
        section_summaries.append(section_summary)
    
    # 3. Суммаризируем суммаризации разделов
    all_summaries = "\n\n".join([
        f"Раздел {i+1}: {summary}" 
        for i, summary in enumerate(section_summaries)
    ])
    
    final_summary = summarize(all_summaries, model)
    return final_summary

Производительность: чего ожидать от 8 x 5070 Ti

Цифры, которые вы увидите в реальности:

• Загрузка модели: 2-5 минут в зависимости от квантования и распределения
• Обработка промпта (256k токенов): 10-30 секунд на подготовку контекста
• Генерация ответа (1000 токенов): 15-45 секунд в зависимости от сложности
• Полный цикл для документа на 200 страниц: 3-10 минут

Это не быстро. Но суммаризация технического документа на 200 страниц человеком займёт 4-8 часов. Так что даже 10 минут - это фантастическое ускорение.

Чек-лист перед запуском

1. Проверьте, что на каждой карте есть минимум 2 ГБ свободной памяти для системы
2. Настройте правильный swap-space в VLLM (минимум 64 ГБ на быстром SSD)
3. Используйте квантованную версию модели для первого запуска
4. Подготовьте документы с сохранением структуры (таблицы, формулы, заголовки)
5. Напишите конкретный промпт с чёткими инструкциями
6. Начните с небольшого документа (20-30 страниц) для проверки качества
7. Проверьте, не теряет ли модель информацию в середине документа
8. Настройте мониторинг использования VRAM во время работы

Что делать, если всё равно не хватает памяти

Бывает. Особенно с действительно огромными документами или когда нужно обрабатывать несколько документов параллельно.

Варианты решения:

1. Уменьшить контекст: 128k вместо 256k. Часто достаточно для большинства документов
2. Использовать более агрессивное квантование: 3-bit вместо 4-bit
3. Применить иерархическую обработку: как описано выше
4. Использовать модель с архитектурой MoE: как Mixtral - они эффективнее используют память
5. Добавить больше swap-space: медленнее, но работает

Если вы планируете обрабатывать действительно огромные объёмы документов, посмотрите в сторону локальных фабрик анализа документов. Там используются более сложные архитектуры с распределённой обработкой.

Стоит ли всё это того?

Давайте считать.

Стоимость 8 x 5070 Ti (на 2026 год): примерно $12,000-15,000. Электроэнергия: $50-100 в месяц при активном использовании.

Альтернатива: API вызовы к GPT-4 с 128k контекстом. Один документ на 200 страниц (примерно 150k токенов) стоит около $1.5-2 за анализ. При 100 документах в месяц - $150-200. Окупаемость железа: 5-7 лет.

Но это только прямая экономия. На самом деле важнее другое:

• Конфиденциальность: ваши документы никуда не уходят
• Стабильность: нет лимитов API, нет downtime у провайдера
• Гибкость: можете дообучать модель под свои нужды
• Интеграция: можете встроить в любую систему без ограничений

Для компаний, которые работают с конфиденциальными техническими документами, это не вопрос экономии. Это вопрос безопасности.

Что будет дальше?

К 2027 году появятся модели с контекстом 1M+ токенов, которые будут нормально работать на потребительском железе. Архитектуры attention будут становиться эффективнее, квантование - точнее.

Но уже сегодня, в начале 2026, вы можете построить систему, которая обрабатывает технические документы на сотни страниц с качеством, сравнимым с человеческим. Медленнее человека? Да. Дешевле и масштабируемее? Абсолютно.

Начните с Llama 3.3 70B Long в GGUF формате. Настройте VLLM с правильными параметрами. Подготовьте документы через Docling. Итеративно улучшайте промпты. Через неделю у вас будет система, которая экономит десятки часов работы в месяц.

А потом можно будет думать о более сложных вещах - например, о гибридном поиске по проанализированным документам или интерактивной базе знаний.

Но это уже другая история.