대규모 언어 모델(LLM)을 로컬에서 실행하려면 강력한 GPU가 필요합니다. Llama 4, Mistral Large 또는 DeepSeek R1을 실행하려는 경우 충분한 VRAM이 있는 GPU에 액세스해야 합니다. 다행히 RTX 3090의 경우 시간당 0.10달러부터 최신 H100의 경우 시간당 2달러 이상까지 합리적인 가격으로 주문형 GPU 서버를 제공하는 클라우드 제공업체가 많이 있습니다.
초보자의 경우 RunPod 또는 Vast.ai를 권장합니다. RunPod는 간단한 인터페이스, Docker 컨테이너 및 서버리스 GPU를 제공합니다. Vast.ai는 P2P 모델 덕분에 최저가를 찾을 수 있는 마켓플레이스입니다. 둘 다 vLLM, 텍스트 생성 추론 또는 Ollama와 같은 널리 사용되는 프레임워크를 지원합니다.
AI 에이전트의 프로덕션 배포에는 Lambda Cloud 또는 CoreWeave가 적합합니다. Lambda는 딥 러닝에 최적화된 전용 A100 및 H100 인스턴스를 제공합니다. CoreWeave는 보장된 가용성과 SLA를 통해 기업 고객을 대상으로 합니다. 두 제공업체 모두 PyTorch 및 기타 ML 프레임워크와 직접 통합됩니다.
최고의 가격 대비 성능 비율을 찾고 있다면 Tensordock 또는 Salad Cloud를 고려해보세요. Tensordock은 시간당 $0.10의 GPU 서버를 제공하며 Salad Cloud는 분산 네트워크를 사용하여 훨씬 더 저렴한 가격을 달성합니다. 까다로운 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 완전한 베어메탈 액세스가 가능한 Latitude.sh의 전용 서버가 있습니다.
올바른 GPU를 선택하는 것이 중요합니다. 최대 13B 매개변수 모델의 경우 RTX 4090(24GB VRAM)이면 충분합니다. 70B 모델의 경우 A100(80GB) 또는 여러 개의 GPU가 필요합니다. 맞춤형 모델을 학습하려면 H100 또는 새로운 GB200이 이상적입니다. AI용 GPU 서버 페이지에서 공급자에 대한 전체 개요를 찾아보세요.