Rularea modelelor de limbă mari (LLM) la nivel local necesită GPU-uri puternice. Indiferent dacă doriți să rulați Llama 4, Mistral Large sau DeepSeek R1, aveți nevoie de acces la GPU-uri cu suficientă VRAM. Din fericire, există mulți furnizori de cloud care oferă servere GPU la cerere la prețuri rezonabile - de la 0,10 USD/h pentru un RTX 3090 la 2 USD +/h pentru cel mai recent H100.
Pentru începători, recomandăm RunPod sau Vast.ai. RunPod oferă o interfață simplă, containere Docker și GPU fără server. Vast.ai este o piață unde veți găsi cele mai mici prețuri datorită modelului său peer-to-peer. Ambele acceptă cadre populare precum vLLM, text-generation-inference sau Ollama.
Pentru implementarea în producție a agenților AI, Lambda Cloud sau CoreWeave sunt potrivite. Lambda oferă instanțe dedicate A100 și H100 optimizate pentru deep learning. CoreWeave vizează clienții întreprinderi cu disponibilitate garantată și SLA. Ambii furnizori au integrare directă cu PyTorch și alte cadre ML.
Dacă sunteți în căutarea celui mai bun raport preț-performanță, luați în considerare Tensordock sau Salad Cloud. Tensordock oferă servere GPU de la 0,10 USD/h, Salad Cloud folosește o rețea distribuită și atinge prețuri și mai mici. Pentru aplicațiile de întreprindere solicitante, există servere dedicate de la Latitude.sh cu acces complet bare metal.
Alegerea GPU-ului potrivit este cheia. Pentru modelele cu parametri de până la 13B, este suficient un RTX 4090 (24 GB VRAM). Pentru modelele 70B, aveți nevoie de un A100 (80 GB) sau de mai multe GPU-uri. Pentru antrenamentul modelelor personalizate, H100 sau noul GB200 sunt ideale. Găsiți o prezentare completă a furnizorilor pe pagina noastră de servere GPU pentru AI.