Для локального запуска больших языковых моделей (LLM) требуются мощные графические процессоры. Если вы хотите запустить Llama 4, Mistral Large или DeepSeek R1, вам понадобится доступ к графическим процессорам с достаточным количеством видеопамяти. К счастью, есть много облачных провайдеров, предлагающих серверы с графическим процессором по требованию по разумным ценам — от 0,10 доллара в час за RTX 3090 до 2+ долларов в час за новейшую модель H100.
Новичкам мы рекомендуем RunPod или Vast.ai. RunPod предлагает простой интерфейс, контейнеры Docker и бессерверный графический процессор. Vast.ai — это торговая площадка, где вы найдете самые низкие цены благодаря одноранговой модели. Оба поддерживают популярные платформы, такие как vLLM, вывод генерации текста или Ollama.
Для производственного развертывания агентов ИИ подходят Lambda Cloud или CoreWeave. Lambda предлагает выделенные экземпляры A100 и H100, оптимизированные для глубокого обучения. CoreWeave ориентирован на корпоративных клиентов с гарантированной доступностью и соглашением об уровне обслуживания. Оба провайдера имеют прямую интеграцию с PyTorch и другими платформами машинного обучения.
Если вы ищете лучшее соотношение цены и качества, рассмотрите Tensordock или Salad Cloud. Tensordock предлагает серверы с графическим процессором по цене от 0,10 доллара в час, Salad Cloud использует распределенную сеть и достигает еще более низких цен. Для требовательных корпоративных приложений предусмотрены выделенные серверы Latitude.sh с полным доступом к «голому железу».
Выбор правильного графического процессора является ключевым моментом. Для моделей до 13В параметров достаточно RTX 4090 (24 ГБ видеопамяти). Для моделей 70B вам понадобится A100 (80 ГБ) или несколько графических процессоров. Для обучения нестандартных моделей идеально подходят H100 или новый GB200. Полный обзор поставщиков можно найти на нашей странице «Серверы графических процессоров для искусственного интеллекта».