A execução local de grandes modelos de linguagem (LLMs) requer GPUs poderosas. Se você deseja executar Llama 4, Mistral Large ou DeepSeek R1, você precisa de acesso a GPUs com VRAM suficiente. Felizmente, existem muitos provedores de nuvem que oferecem servidores GPU sob demanda a preços razoáveis – de US$ 0,10/hora para um RTX 3090 a US$ 2+/hora para o H100 mais recente.
Para iniciantes, recomendamos RunPod ou Vast.ai. RunPod oferece uma interface simples, contêineres Docker e GPU sem servidor. Vast.ai é um mercado onde você encontrará os preços mais baixos graças ao seu modelo peer-to-peer. Ambos suportam estruturas populares como vLLM, inferência de geração de texto ou Ollama.
Para implantação de produção de agentes de IA, Lambda Cloud ou CoreWeave são adequados. Lambda oferece instâncias dedicadas A100 e H100 otimizadas para aprendizado profundo. CoreWeave tem como alvo clientes corporativos com disponibilidade e SLA garantidos. Ambos os provedores têm integração direta com PyTorch e outras estruturas de ML.
Se você está procurando a melhor relação preço-desempenho, considere Tensordock ou Salad Cloud. Tensordock oferece servidores GPU a partir de US$ 0,10/hora, Salad Cloud usa uma rede distribuída e atinge preços ainda mais baixos. Para aplicações empresariais exigentes, existem servidores dedicados do Latitude.sh com acesso bare metal completo.
Escolher a GPU certa é fundamental. Para modelos com parâmetros de até 13B, um RTX 4090 (24GB VRAM) é suficiente. Para modelos 70B, você precisa de um A100 (80GB) ou de várias GPUs. Para treinar modelos customizados, o H100 ou o novo GB200 são ideais. Encontre uma visão geral completa dos provedores em nossa página Servidores GPU para IA.