Menjalankan model bahasa besar (LLM) secara lokal memerlukan GPU yang kuat. Baik Anda ingin menjalankan Llama 4, Mistral Large, atau DeepSeek R1, Anda memerlukan akses ke GPU dengan VRAM yang memadai. Untungnya, ada banyak penyedia cloud yang menawarkan server GPU sesuai permintaan dengan harga wajar — mulai dari $0,10/jam untuk RTX 3090 hingga $2+/jam untuk H100 terbaru.
Untuk pemula, kami merekomendasikan RunPod atau Vast.ai. RunPod menawarkan antarmuka sederhana, container Docker, dan GPU tanpa server. Vast.ai adalah pasar tempat Anda akan menemukan harga terendah berkat model peer-to-peer. Keduanya mendukung kerangka kerja populer seperti vLLM, inferensi pembuatan teks, atau Ollama.
Untuk penerapan produksi agen AI, Lambda Cloud atau CoreWeave cocok. Lambda menawarkan instans A100 dan H100 khusus yang dioptimalkan untuk pembelajaran mendalam. CoreWeave menargetkan pelanggan perusahaan dengan ketersediaan terjamin dan SLA. Kedua penyedia memiliki integrasi langsung dengan PyTorch dan framework ML lainnya.
Jika Anda mencari rasio harga terhadap kinerja terbaik, pertimbangkan Tensordock atau Salad Cloud. Tensordock menawarkan server GPU mulai dari $0,10/jam, Salad Cloud menggunakan jaringan terdistribusi dan mencapai harga yang lebih rendah lagi. Untuk aplikasi perusahaan yang menuntut, terdapat server khusus dari Latitude.sh dengan akses bare metal penuh.
Memilih GPU yang tepat adalah kuncinya. Untuk model dengan parameter hingga 13B, RTX 4090 (VRAM 24GB) sudah cukup. Untuk model 70B, Anda memerlukan A100 (80GB) atau beberapa GPU. Untuk melatih model khusus, H100 atau GB200 baru adalah pilihan yang ideal. Temukan ikhtisar lengkap penyedia di halaman Server GPU untuk AI kami.