Изпълнението на големи езикови модели (LLM) локално изисква мощни графични процесори. Независимо дали искате да стартирате Llama 4, Mistral Large или DeepSeek R1, имате нужда от достъп до GPU с достатъчно VRAM. За щастие има много доставчици на облачни услуги, предлагащи GPU сървъри по заявка на разумни цени — от $0,10/час за RTX 3090 до $2+/час за най-новия H100.
За начинаещи препоръчваме RunPod или Vast.ai. RunPod предлага прост интерфейс, Docker контейнери и GPU без сървър. Vast.ai е пазар, където ще намерите най-ниските цени благодарение на неговия модел peer-to-peer. И двете поддържат популярни рамки като vLLM, text-generation-inference или Ollama.
За производствено внедряване на AI агенти са подходящи Lambda Cloud или CoreWeave. Lambda предлага специални инстанции A100 и H100, оптимизирани за дълбоко обучение. CoreWeave е насочен към корпоративни клиенти с гарантирана наличност и SLA. И двата доставчика имат директна интеграция с PyTorch и други ML рамки.
Ако търсите най-доброто съотношение цена/производителност, помислете за Tensordock или Salad Cloud. Tensordock предлага GPU сървъри от $0,10/час, Salad Cloud използва разпределена мрежа и постига още по-ниски цени. За взискателни корпоративни приложения има специализирани сървъри от Latitude.sh с пълен достъп до голи метали.
Изборът на правилния GPU е ключов. За модели до 13B параметри е достатъчна RTX 4090 (24GB VRAM). За моделите 70B се нуждаете от A100 (80GB) или няколко графични процесора. За обучение на потребителски модели H100 или новият GB200 са идеални. Намерете пълен преглед на доставчиците на нашата страница GPU сървъри за AI.