Lokální provozování velkých jazykových modelů (LLM) vyžaduje výkonné GPU. Ať už chcete provozovat Llama 4, Mistral Large nebo DeepSeek R1, potřebujete přístup k GPU s dostatečnou VRAM. Naštěstí existuje mnoho poskytovatelů cloudu, kteří nabízejí GPU servery na vyžádání za rozumné ceny – od 0,10 USD/h za RTX 3090 do 2 USD+/h za nejnovější H100.
Pro začátečníky doporučujeme RunPod nebo Vast.ai. RunPod nabízí jednoduché rozhraní, kontejnery Docker a GPU bez serveru. Vast.ai je tržiště, kde najdete nejnižší ceny díky modelu peer-to-peer. Oba podporují populární rámce jako vLLM, text-generation-inference nebo Ollama.
Pro produkční nasazení AI agentů je vhodný Lambda Cloud nebo CoreWeave. Lambda nabízí vyhrazené instance A100 a H100 optimalizované pro hluboké učení. CoreWeave se zaměřuje na podnikové zákazníky s garantovanou dostupností a SLA. Oba poskytovatelé mají přímou integraci s PyTorchem a dalšími ML frameworky.
Pokud hledáte nejlepší poměr ceny a výkonu, zvažte Tensordock nebo Salad Cloud. Tensordock nabízí GPU servery od 0,10 $/hod, Salad Cloud využívá distribuovanou síť a dosahuje ještě nižších cen. Pro náročné podnikové aplikace jsou k dispozici dedikované servery od Latitude.sh s úplným přístupem na kov.
Výběr správného GPU je klíčový. Pro modely do 13B parametrů stačí RTX 4090 (24GB VRAM). Pro modely 70B potřebujete A100 (80 GB) nebo více GPU. Pro trénink vlastních modelů je ideální H100 nebo nový GB200. Kompletní přehled poskytovatelů najdete na naší stránce GPU Servers for AI.