הפעלת דגמי שפה גדולים (LLMs) באופן מקומי דורשת GPUs חזקים. בין אם אתה רוצה להפעיל את Llama 4, Mistral Large או DeepSeek R1, אתה צריך גישה למעבדי GPU עם מספיק VRAM. למרבה המזל, ישנם ספקי ענן רבים המציעים שרתי GPU לפי דרישה במחירים סבירים - החל מ-$0.10 לשעה עבור RTX 3090 ועד $2+/שעה עבור ה-H100 העדכני ביותר.
למתחילים, אנו ממליצים על RunPod או Vast.ai. RunPod מציע ממשק פשוט, מכולות Docker ו-GPU ללא שרת. Vast.ai הוא שוק שבו תמצאו את המחירים הנמוכים ביותר הודות למודל העמית-לעמית שלו. שתיהן תומכות במסגרות פופולריות כמו vLLM, טקסט-generation-inference או Ollama.
לפריסת ייצור של סוכני AI, Lambda Cloud או CoreWeave מתאימים. Lambda מציעה מופעי A100 ו-H100 ייעודיים המותאמים ללמידה עמוקה. CoreWeave פונה ללקוחות ארגוניים עם זמינות מובטחת ו-SLA. לשני הספקים יש אינטגרציה ישירה עם PyTorch ומסגרות ML אחרות.
אם אתם מחפשים את היחס הטוב ביותר בין מחיר לביצועים, שקול את Tensordock או Salad Cloud. Tensordock מציעה שרתי GPU החל מ-$0.10 לשעה, Salad Cloud משתמש ברשת מבוזרת ומשיג מחירים נמוכים עוד יותר. עבור יישומים ארגוניים תובעניים, ישנם שרתים ייעודיים מבית Latitude.sh עם גישה מלאה ממתכת חשופה.
בחירת ה-GPU הנכון היא המפתח. עבור דגמים של עד 13B פרמטרים, מספיק RTX 4090 (24GB VRAM). עבור דגמי 70B, אתה צריך A100 (80GB) או מספר GPUs. לאימון דגמים מותאמים אישית, H100 או ה-GB200 החדשים הם אידיאליים. מצא סקירה מלאה של ספקים בדף שרתי GPU עבור AI שלנו.