Lokálne spustenie veľkých jazykových modelov (LLM) vyžaduje výkonné GPU. Či už chcete spustiť Llama 4, Mistral Large alebo DeepSeek R1, potrebujete prístup k GPU s dostatočnou VRAM. Našťastie existuje veľa poskytovateľov cloudu, ktorí ponúkajú servery GPU na požiadanie za rozumné ceny – od 0,10 USD/h za RTX 3090 do 2 USD+/h za najnovší H100.
Pre začiatočníkov odporúčame RunPod alebo Vast.ai. RunPod ponúka jednoduché rozhranie, kontajnery Docker a GPU bez servera. Vast.ai je trh, kde nájdete najnižšie ceny vďaka modelu peer-to-peer. Obidva podporujú populárne rámce ako vLLM, text-generation-inference alebo Ollama.
Pre produkčné nasadenie AI agentov je vhodný Lambda Cloud alebo CoreWeave. Lambda ponúka vyhradené inštancie A100 a H100 optimalizované pre hlboké učenie. CoreWeave sa zameriava na podnikových zákazníkov s garantovanou dostupnosťou a SLA. Obaja poskytovatelia majú priamu integráciu s PyTorch a ďalšími rámcami ML.
Ak hľadáte najlepší pomer ceny a výkonu, zvážte Tensordock alebo Salad Cloud. Tensordock ponúka GPU servery od 0,10 $/h, Salad Cloud využíva distribuovanú sieť a dosahuje ešte nižšie ceny. Pre náročné podnikové aplikácie sú tu dedikované servery od spoločnosti Latitude.sh s úplným prístupom na holý plech.
Výber správneho GPU je kľúčový. Pre modely do 13B parametrov postačuje RTX 4090 (24GB VRAM). Pre modely 70B potrebujete A100 (80 GB) alebo viacero GPU. Pre tréning vlastných modelov je ideálny H100 alebo nový GB200. Kompletný prehľad poskytovateľov nájdete na našej stránke GPU Servers for AI.