Att köra stora språkmodeller (LLM) lokalt kräver kraftfulla GPU:er. Oavsett om du vill köra Llama 4, Mistral Large eller DeepSeek R1 behöver du tillgång till grafikprocessorer med tillräckligt med VRAM. Lyckligtvis finns det många molnleverantörer som erbjuder on-demand GPU-servrar till rimliga priser - från $0,10/timme för en RTX 3090 till $2+/timme för den senaste H100.
För nybörjare rekommenderar vi RunPod eller Vast.ai. RunPod erbjuder ett enkelt gränssnitt, Docker-behållare och serverlös GPU. Vast.ai är en marknadsplats där du hittar de lägsta priserna tack vare sin peer-to-peer-modell. Båda stöder populära ramverk som vLLM, text-generation-inference eller Ollama.
För produktionsinstallation av AI-agenter är Lambda Cloud eller CoreWeave lämpliga. Lambda erbjuder dedikerade A100- och H100-instanser optimerade för djupinlärning. CoreWeave riktar sig till företagskunder med garanterad tillgänglighet och SLA. Båda leverantörerna har direkt integration med PyTorch och andra ML-ramverk.
Om du letar efter det bästa förhållandet mellan pris och prestanda, överväg Tensordock eller Salad Cloud. Tensordock erbjuder GPU-servrar från $0,10/timme, Salad Cloud använder ett distribuerat nätverk och uppnår ännu lägre priser. För krävande företagsapplikationer finns dedikerade servrar från Latitude.sh med full tillgång till barmetall.
Att välja rätt GPU är nyckeln. För modeller upp till 13B parametrar räcker en RTX 4090 (24GB VRAM). För 70B-modeller behöver du en A100 (80GB) eller flera GPU:er. För träning av anpassade modeller är H100 eller nya GB200 idealiska. Hitta en fullständig översikt över leverantörer på vår sida för GPU-servrar för AI.