Provoz velkých jazykových modelů (LLM) lokálně vyžaduje výkonné GPU. Ať už chcete spustit Llama 4, Mistral Large nebo DeepSeek R1, potřebujete přístup k GPU s dostatkem VRAM. Naštěstí existuje řada cloudových poskytovatelů, kteří nabízejí GPU servery na vyžádání za rozumné ceny — od $0.10/hod za RTX 3090 až po $2+/hod za nejnovější H100.
Pro začátečníky doporučujeme RunPod nebo Vast.ai. RunPod nabízí jednoduché rozhraní, Docker kontejnery a serverless GPU. Vast.ai je tržiště, kde najdete nejnižší ceny díky peer-to-peer modelu. Oba podporují populární frameworky jako vLLM, text-generation-inference nebo Ollama.
Pro produkční nasazení AI agentů je vhodný Lambda Cloud nebo CoreWeave. Lambda nabízí dedikované A100 a H100 instance optimalizované pro deep learning. CoreWeave cílí na enterprise zákazníky s garantovanou dostupností a SLA. Oba poskytovatelé mají přímé propojení s PyTorch a dalšími ML frameworky.
Pokud hledáte nejlepší poměr cena/výkon, 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 enterprise aplikace pak existují dedikované servery od Latitude.sh s plným bare metal přístupem.
Klíčová je volba správné GPU. Pro modely do 13B parametrů stačí RTX 4090 (24GB VRAM). Pro 70B modely potřebujete A100 (80GB) nebo více GPU. Pro trénink vlastních modelů jsou ideální H100 nebo nové GB200. Kompletní přehled poskytovatelů najdete na naší stránce GPU servery pro AI.