Cette page décrit le modèle de tarification, les limites de concurrence, la longueur de séquence d’entraînement et les restrictions géographiques qui s’appliquent à Serverless Training. Consultez ces informations pour estimer vos coûts et comprendre les contraintes qui influent sur l’exécution de vos charges de travail d’entraînement et d’inférence.
Tarification
La tarification comprend trois composants, chacun facturé séparément : l’inférence, l’entraînement et le stockage. Pour connaître le détail des tarifs, consultez la page de tarification Post-Training. Les sections suivantes décrivent chacun de ces composants.
Inférence
Les requêtes d’inférence effectuées pendant l’entraînement, comme les rollouts RL et les évaluations, sont facturées au tarif de Serverless Inference. Consultez les coûts par modèle. Pour en savoir plus sur l’achat de crédits, les niveaux de compte et les plafonds d’utilisation, consultez la documentation de Serverless Inference.
Entraînement
À chaque étape d’entraînement, Serverless Training collecte des lots de trajectoires comprenant les sorties de votre agent et les récompenses associées (calculées par votre fonction de récompense). Serverless Training s’appuie sur ces lots de trajectoires pour mettre à jour les poids d’un adaptateur LoRA qui spécialise un modèle de base pour votre tâche. Les tâches d’entraînement chargées de mettre à jour ces LoRA s’exécutent sur des clusters GPU dédiés, gérés par Serverless Training.
L’entraînement pour Serverless SFT et Serverless RL est facturé à l’heure GPU, au prorata du temps d’entraînement actif. Pour connaître le tarif en vigueur, consultez la page de tarification Post-Training.
Stockage des modèles
Serverless Training stocke les points de contrôle de vos LoRA entraînés afin que vous puissiez les évaluer, les déployer ou poursuivre leur entraînement à tout moment. Le stockage est facturé chaque mois, en fonction de la taille totale des points de contrôle et de votre formule tarifaire. Chaque formule inclut au moins 5 Go de stockage gratuit, soit de quoi conserver environ 30 LoRA. Pour libérer de l’espace, supprimez les LoRA les moins performants. Pour savoir comment procéder, voir le SDK ART.
Limites
Les limites suivantes s’appliquent à l’utilisation de Serverless Training. Consultez-les lors du dimensionnement de vos charges de travail ou si vous prévoyez d’utiliser le service depuis une nouvelle région.
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Longueur des séquences d’entraînement : une séquence d’entraînement peut contenir jusqu’à 32 768 jetons après tokenisation. Qwen3.6 35B A3B (
Qwen/Qwen3.6-35B-A3B) et Qwen3.8 27B (Qwen/Qwen3.8-27B) acceptent jusqu’à 65 536 jetons. Serverless SFT écarte les exemples plus longs et Serverless RL ignore les trajectoires plus longues. Cette limite est inférieure à la fenêtre de contexte indiquée dans Modèles disponibles, qui s’applique à l’inférence sur Serverless Inference.
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Limites de concurrence d’Inférence : par défaut, Serverless Training prend en charge jusqu’à 2 000 requêtes simultanées par utilisateur et 6 000 par projet. Si vous dépassez votre limite de débit, l’API d’Inférence renvoie une réponse
429 Concurrency limit reached for requests. Pour éviter cette erreur, réduisez le nombre de requêtes simultanées envoyées par votre tâche d’entraînement ou votre charge de travail de production. Si vous avez besoin d’une limite de débit plus élevée, faites-en la demande à forge-support@coreweave.com.
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Restrictions géographiques : Serverless Training n’est disponible que dans les emplacements géographiques pris en charge. Pour plus d’informations, voir les Conditions d’utilisation.
Dernière modification le 4 novembre 2026
