L'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) a livello locale richiede GPU potenti. Sia che tu voglia eseguire Llama 4, Mistral Large o DeepSeek R1, devi accedere a GPU con VRAM sufficiente. Fortunatamente, ci sono molti provider cloud che offrono server GPU on-demand a prezzi ragionevoli: da $ 0,10/ora per un RTX 3090 a $ 2+/ora per l'ultimo H100.
Per i principianti consigliamo RunPod o Vast.ai. RunPod offre un'interfaccia semplice, contenitori Docker e GPU serverless. Vast.ai è un mercato dove troverai i prezzi più bassi grazie al suo modello peer-to-peer. Entrambi supportano framework popolari come vLLM, inferenza di generazione di testo o Ollama.
Per l'implementazione in produzione di agenti AI, sono adatti Lambda Cloud o CoreWeave. Lambda offre istanze A100 e H100 dedicate ottimizzate per il deep learning. CoreWeave si rivolge ai clienti aziendali con disponibilità e SLA garantiti. Entrambi i fornitori hanno un'integrazione diretta con PyTorch e altri framework ML.
Se stai cercando il miglior rapporto qualità-prezzo, considera Tensordock o Salad Cloud. Tensordock offre server GPU a partire da $ 0,10/ora, Salad Cloud utilizza una rete distribuita e raggiunge prezzi ancora più bassi. Per le applicazioni aziendali più esigenti, sono disponibili server dedicati di Latitude.sh con accesso bare metal completo.
Scegliere la GPU giusta è fondamentale. Per i modelli con parametri fino a 13B è sufficiente una RTX 4090 (24GB VRAM). Per i modelli 70B, è necessaria una A100 (80 GB) o più GPU. Per l'addestramento di modelli personalizzati, l'H100 o il nuovo GB200 sono l'ideale. Trova una panoramica completa dei fornitori sulla nostra pagina Server GPU per AI.