At køre store sprogmodeller (LLM'er) lokalt kræver kraftige GPU'er. Uanset om du vil køre Llama 4, Mistral Large eller DeepSeek R1, skal du have adgang til GPU'er med tilstrækkelig VRAM. Heldigvis er der mange cloud-udbydere, der tilbyder on-demand GPU-servere til rimelige priser - fra $0,10/time for en RTX 3090 til $2+/time for den seneste H100.
For begyndere anbefaler vi RunPod eller Vast.ai. RunPod tilbyder en enkel grænseflade, Docker-containere og serverløs GPU. Vast.ai er en markedsplads, hvor du finder de laveste priser takket være dens peer-to-peer-model. Begge understøtter populære rammer som vLLM, text-generation-inference eller Ollama.
Til produktionsimplementering af AI-agenter er Lambda Cloud eller CoreWeave velegnede. Lambda tilbyder dedikerede A100- og H100-instanser, der er optimeret til dyb læring. CoreWeave henvender sig til virksomhedskunder med garanteret tilgængelighed og SLA. Begge udbydere har direkte integration med PyTorch og andre ML-frameworks.
Hvis du leder efter det bedste pris-til-ydelse-forhold, så overvej Tensordock eller Salad Cloud. Tensordock tilbyder GPU-servere fra $0,10/time, Salad Cloud bruger et distribueret netværk og opnår endnu lavere priser. Til krævende virksomhedsapplikationer er der dedikerede servere fra Latitude.sh med fuld bare metal-adgang.
At vælge den rigtige GPU er nøglen. For modeller op til 13B parametre er en RTX 4090 (24GB VRAM) tilstrækkelig. Til 70B-modeller skal du bruge en A100 (80GB) eller flere GPU'er. Til træning af tilpassede modeller er H100 eller den nye GB200 ideelle. Find en komplet oversigt over udbydere på vores GPU-servere til AI-side.