Å kjøre store språkmodeller (LLM) lokalt krever kraftige GPUer. Enten du vil kjøre Llama 4, Mistral Large eller DeepSeek R1, trenger du tilgang til GPUer med tilstrekkelig VRAM. Heldigvis er det mange skyleverandører som tilbyr on-demand GPU-servere til rimelige priser – fra $0,10/time for en RTX 3090 til $2+/time for den nyeste H100.
For nybegynnere anbefaler vi RunPod eller Vast.ai. RunPod tilbyr et enkelt grensesnitt, Docker-beholdere og serverløs GPU. Vast.ai er en markedsplass hvor du finner de laveste prisene takket være peer-to-peer-modellen. Begge støtter populære rammeverk som vLLM, text-generation-inference eller Ollama.
For produksjonsdistribusjon av AI-agenter er Lambda Cloud eller CoreWeave egnet. Lambda tilbyr dedikerte A100- og H100-forekomster optimalisert for dyp læring. CoreWeave retter seg mot bedriftskunder med garantert tilgjengelighet og SLA. Begge leverandørene har direkte integrasjon med PyTorch og andre ML-rammeverk.
Hvis du leter etter det beste forholdet mellom pris og ytelse, bør du vurdere Tensordock eller Salad Cloud. Tensordock tilbyr GPU-servere fra $0,10/time, Salad Cloud bruker et distribuert nettverk og oppnår enda lavere priser. For krevende bedriftsapplikasjoner finnes det dedikerte servere fra Latitude.sh med full tilgang til bare metall.
Å velge riktig GPU er nøkkelen. For modeller opp til 13B parametere er en RTX 4090 (24GB VRAM) tilstrekkelig. For 70B-modeller trenger du en A100 (80GB) eller flere GPUer. For trening av tilpassede modeller er H100 eller den nye GB200 ideelle. Finn en fullstendig oversikt over leverandører på vår GPU-servere for AI-side.