Suurten kielimallien (LLM) käyttäminen paikallisesti vaatii tehokkaita GPU:ita. Haluatpa käyttää Llama 4:ää, Mistral Largea tai DeepSeek R1:tä, tarvitset pääsyn GPU:ihin, joissa on riittävästi VRAM-muistia. Onneksi monet pilvipalveluntarjoajat tarjoavat on-demand GPU-palvelimia kohtuulliseen hintaan – 0,10 dollarista/tunti RTX 3090:stä aina 2+ dollariin/tunti uusimpaan H100-versioon.
Aloittelijoille suosittelemme RunPodia tai Vast.ai:ta. RunPod tarjoaa yksinkertaisen käyttöliittymän, Docker-säiliöt ja palvelimettoman GPU:n. Vast.ai on markkinapaikka, josta löydät halvimmat hinnat vertaismallinsa ansiosta. Molemmat tukevat suosittuja kehyksiä, kuten vLLM, text-generation-inference tai Ollama.
Tekoälyagenttien tuotantokäyttöön Lambda Cloud tai CoreWeave sopivat. Lambda tarjoaa omat A100- ja H100-instanssit, jotka on optimoitu syvään oppimiseen. CoreWeave on suunnattu yritysasiakkaille, joilla on taattu saatavuus ja SLA. Molemmilla palveluntarjoajilla on suora integraatio PyTorchin ja muiden ML-kehysten kanssa.
Jos etsit parasta hinta-laatusuhdetta, harkitse Tensordockia tai Salad Cloudia. Tensordock tarjoaa GPU-palvelimia alkaen 0,10 dollaria/tunti, Salad Cloud käyttää hajautettua verkkoa ja saavuttaa vieläkin alhaisemmat hinnat. Vaativille yrityssovelluksille on saatavilla Latitude.sh:n omistettuja palvelimia, joissa on täydellinen pääsy paljaalle metallille.
Oikean GPU:n valinta on avainasemassa. Enintään 13B-parametrien malleissa RTX 4090 (24 Gt VRAM) riittää. 70B-malleissa tarvitset A100:n (80 Gt) tai useita GPU:ita. Räätälöityjen mallien harjoitteluun H100 tai uusi GB200 ovat ihanteellisia. Löydä täydellinen yleiskatsaus palveluntarjoajista GPU-palvelimet tekoälylle -sivultamme.