Pokretanje velikih jezičnih modela (LLM) lokalno zahtijeva snažne GPU-ove. Bilo da želite pokrenuti Llama 4, Mistral Large ili DeepSeek R1, potreban vam je pristup GPU-u s dovoljno VRAM-a. Srećom, postoji mnogo pružatelja usluga oblaka koji nude GPU poslužitelje na zahtjev po razumnim cijenama — od 0,10 USD/h za RTX 3090 do 2 USD+/h za najnoviji H100.
Za početnike preporučujemo RunPod ili Vast.ai. RunPod nudi jednostavno sučelje, Docker spremnike i GPU bez poslužitelja. Vast.ai je peer-to-peer GPU platforma na kojoj možete pronaći niske cijene zahvaljujući distribuiranom modelu pružatelja. Oba podržavaju popularne okvire kao što su vLLM, text-generation-inference ili Ollama.
Za produkcijsku implementaciju AI agenata prikladni su Lambda Cloud ili CoreWeave. Lambda nudi namjenske A100 i H100 instance optimizirane za duboko učenje. CoreWeave cilja poslovne klijente sa zajamčenom dostupnošću i SLA. Oba pružatelja imaju izravnu integraciju s PyTorchom i drugim ML okvirima.
Ako tražite najbolji omjer cijene i učinka, uzmite u obzir Tensordock ili Salad Cloud. Tensordock nudi GPU poslužitelje već od 0,10$/h, Salad Cloud koristi distribuiranu mrežu i postiže još niže cijene. Za zahtjevne poslovne aplikacije postoje namjenski poslužitelji s Latitude.sh s potpunim golim pristupom.
Odabir pravog GPU-a je ključan. Za modele do 13B parametara dovoljan je RTX 4090 (24GB VRAM). Za modele 70B potreban vam je A100 (80 GB) ili više GPU-ova. Za obuku prilagođenih modela idealni su H100 ili novi GB200. Potpuni pregled pružatelja usluga potražite na našoj stranici GPU poslužitelja za umjetnu inteligenciju.