La ejecución local de modelos de lenguajes grandes (LLM) requiere GPU potentes. Ya sea que desee ejecutar Llama 4, Mistral Large o DeepSeek R1, necesita acceso a GPU con suficiente VRAM. Afortunadamente, hay muchos proveedores de nube que ofrecen servidores GPU bajo demanda a precios razonables: desde 0,10 dólares por hora para un RTX 3090 hasta más de 2 dólares por hora para el último H100.
Para principiantes, recomendamos RunPod o Vast.ai. RunPod ofrece una interfaz sencilla, contenedores Docker y GPU sin servidor. Vast.ai es un mercado donde encontrarás los precios más bajos gracias a su modelo peer-to-peer. Ambos admiten marcos populares como vLLM, inferencia de generación de texto u Ollama.
Para la implementación en producción de agentes de IA, Lambda Cloud o CoreWeave son adecuados. Lambda ofrece instancias A100 y H100 dedicadas optimizadas para el aprendizaje profundo. CoreWeave se dirige a clientes empresariales con disponibilidad y SLA garantizados. Ambos proveedores tienen integración directa con PyTorch y otros marcos de ML.
Si está buscando la mejor relación precio-rendimiento, considere Tensordock o Salad Cloud. Tensordock ofrece servidores GPU desde $0,10 por hora, Salad Cloud utiliza una red distribuida y logra precios aún más bajos. Para aplicaciones empresariales exigentes, existen servidores dedicados de Latitude.sh con acceso completo.
Elegir la GPU adecuada es clave. Para modelos de hasta 13B de parámetros, un RTX 4090 (24GB VRAM) es suficiente. Para los modelos 70B, necesita un A100 (80 GB) o varias GPU. Para entrenar modelos personalizados, el H100 o el nuevo GB200 son ideales. Encuentre una descripción general completa de los proveedores en nuestra página Servidores GPU para IA.