L’exécution locale de grands modèles de langage (LLM) nécessite des GPU puissants. Que vous souhaitiez exécuter Llama 4, Mistral Large ou DeepSeek R1, vous devez accéder à des GPU avec suffisamment de VRAM. Heureusement, il existe de nombreux fournisseurs de cloud proposant des serveurs GPU à la demande à des prix raisonnables : de 0,10 $/h pour un RTX 3090 à 2 $+/h pour le dernier H100.
Pour les débutants, nous recommandons RunPod ou Vast.ai. RunPod propose une interface simple, des conteneurs Docker et un GPU sans serveur. Vast.ai est une place de marché où vous trouverez les prix les plus bas grâce à son modèle peer-to-peer. Les deux prennent en charge des frameworks populaires tels que vLLM, text-generation-inference ou Ollama.
Pour le déploiement en production d'agents IA, Lambda Cloud ou CoreWeave conviennent. Lambda propose des instances A100 et H100 dédiées optimisées pour l'apprentissage en profondeur. CoreWeave cible les entreprises clientes avec une disponibilité garantie et un SLA. Les deux fournisseurs ont une intégration directe avec PyTorch et d'autres frameworks ML.
Si vous recherchez le meilleur rapport qualité-prix, pensez à Tensordock ou Salad Cloud. Tensordock propose des serveurs GPU à partir de 0,10 $/heure, Salad Cloud utilise un réseau distribué et atteint des prix encore plus bas. Pour les applications d'entreprise exigeantes, il existe des serveurs dédiés de Latitude.sh avec un accès complet sans système d'exploitation.
Choisir le bon GPU est essentiel. Pour les modèles jusqu'à 13B de paramètres, un RTX 4090 (24 Go de VRAM) est suffisant. Pour les modèles 70B, vous avez besoin d'un A100 (80 Go) ou de plusieurs GPU. Pour la formation de modèles personnalisés, le H100 ou le nouveau GB200 sont idéaux. Retrouvez un aperçu complet des fournisseurs sur notre page Serveurs GPU pour l'IA.