Lokalne uruchamianie dużych modeli językowych (LLM) wymaga wydajnych procesorów graficznych. Niezależnie od tego, czy chcesz uruchomić Llamę 4, Mistral Large, czy DeepSeek R1, potrzebujesz dostępu do procesorów graficznych z wystarczającą ilością pamięci VRAM. Na szczęście istnieje wielu dostawców usług w chmurze oferujących serwery GPU na żądanie w rozsądnych cenach — od 0,10 USD/godz. za RTX 3090 do 2+ USD/godz. za najnowszy H100.
Dla początkujących polecamy RunPod lub Vast.ai. RunPod oferuje prosty interfejs, kontenery Docker i bezserwerowy procesor graficzny. Vast.ai to rynek, na którym znajdziesz najniższe ceny dzięki modelowi peer-to-peer. Obydwa obsługują popularne platformy, takie jak vLLM, wnioskowanie dotyczące generowania tekstu lub Ollama.
Do produkcyjnego wdrożenia agentów AI odpowiednie są Lambda Cloud lub CoreWeave. Lambda oferuje dedykowane instancje A100 i H100 zoptymalizowane pod kątem głębokiego uczenia się. CoreWeave jest skierowany do klientów korporacyjnych z gwarantowaną dostępnością i umową SLA. Obaj dostawcy mają bezpośrednią integrację z PyTorch i innymi frameworkami ML.
Jeśli szukasz najlepszego stosunku ceny do wydajności, rozważ Tensordock lub Salad Cloud. Tensordock oferuje serwery GPU już od 0,10 USD/godz., Salad Cloud korzysta z sieci rozproszonej i osiąga jeszcze niższe ceny. Do wymagających zastosowań korporacyjnych dostępne są serwery dedykowane firmy Latitude.sh z pełnym dostępem typu bare metal.
Wybór odpowiedniego procesora graficznego jest kluczowy. W przypadku modeli o parametrach do 13B wystarczy RTX 4090 (24 GB VRAM). W przypadku modeli 70B potrzebny jest procesor A100 (80 GB) lub kilka procesorów graficznych. Do treningu niestandardowych modeli idealnie nadają się H100 lub nowy GB200. Pełny przegląd dostawców znajdziesz na naszej stronie Serwery GPU dla AI.