Voor het lokaal uitvoeren van grote taalmodellen (LLM's) zijn krachtige GPU's vereist. Of je nu Llama 4, Mistral Large of DeepSeek R1 wilt gebruiken, je hebt toegang nodig tot GPU's met voldoende VRAM. Gelukkig zijn er veel cloudproviders die on-demand GPU-servers aanbieden tegen redelijke prijzen – van $ 0,10/uur voor een RTX 3090 tot $ 2+/uur voor de nieuwste H100.
Voor beginners raden we RunPod of Vast.ai aan. RunPod biedt een eenvoudige interface, Docker-containers en serverloze GPU. Vast.ai is een marktplaats waar u de laagste prijzen vindt dankzij het peer-to-peer-model. Beide ondersteunen populaire raamwerken zoals vLLM, text-generation-inference of Ollama.
Voor productie-implementatie van AI-agents zijn Lambda Cloud of CoreWeave geschikt. Lambda biedt speciale A100- en H100-instanties die zijn geoptimaliseerd voor deep learning. CoreWeave richt zich op zakelijke klanten met gegarandeerde beschikbaarheid en SLA. Beide providers hebben directe integratie met PyTorch en andere ML-frameworks.
Als u op zoek bent naar de beste prijs-prestatieverhouding, overweeg dan Tensordock of Salad Cloud. Tensordock biedt GPU-servers vanaf $ 0,10/uur, Salad Cloud maakt gebruik van een gedistribueerd netwerk en behaalt nog lagere prijzen. Voor veeleisende bedrijfsapplicaties zijn er dedicated servers van Latitude.sh met volledige bare metal-toegang.
Het kiezen van de juiste GPU is essentieel. Voor modellen met maximaal 13B parameters is een RTX 4090 (24GB VRAM) voldoende. Voor 70B-modellen heb je een A100 (80 GB) of meerdere GPU's nodig. Voor het trainen van aangepaste modellen zijn de H100 of de nieuwe GB200 ideaal. Een compleet overzicht van providers vindt u op onze GPU Servers for AI pagina.