大規模言語モデル (LLM) をローカルで実行するには、強力な GPU が必要です。 Llama 4、Mistral Large、DeepSeek R1 のいずれを実行する場合でも、十分な VRAM を備えた GPU にアクセスする必要があります。幸いなことに、多くのクラウド プロバイダーが、RTX 3090 の 0.10 ドル/時間から最新の H100 の 2 ドル以上/時間まで、手頃な価格でオンデマンド GPU サーバーを提供しています。
初心者には RunPod または Vast.ai をお勧めします。 RunPod は、シンプルなインターフェイス、Docker コンテナ、サーバーレス GPU を提供します。 Vast.ai は、ピアツーピア モデルのおかげで最安値が見つかるマーケットプレイスです。どちらも、vLLM、テキスト生成推論、Ollama などの一般的なフレームワークをサポートしています。
AI エージェントの実稼働環境のデプロイメントには、Lambda Cloud または CoreWeave が適しています。 Lambda は、ディープラーニング用に最適化された専用の A100 および H100 インスタンスを提供します。 CoreWeave は、可用性と SLA が保証された企業顧客をターゲットにしています。どちらのプロバイダーも、PyTorch および他の ML フレームワークと直接統合されています。
最高の価格対パフォーマンスの比率をお探しの場合は、Tensordock または Salad Cloud を検討してください。 Tensordock は GPU サーバーを 1 時間あたり 0.10 ドルから提供し、Salad Cloud は分散ネットワークを使用してさらに低価格を実現します。要求の厳しいエンタープライズ アプリケーションには、完全なベア メタル アクセスを備えた Latitude.sh の専用サーバーがあります。
適切な GPU を選択することが重要です。パラメータが 13B までのモデルの場合は、RTX 4090 (24GB VRAM) で十分です。 70B モデルの場合は、A100 (80GB) または複数の GPU が必要です。カスタム モデルのトレーニングには、H100 または新しい GB200 が最適です。プロバイダーの完全な概要については、AI 用 GPU サーバーのページをご覧ください。