Büyük dil modellerini (LLM'ler) yerel olarak çalıştırmak, güçlü GPU'lar gerektirir. İster Llama 4, Mistral Large veya DeepSeek R1'i çalıştırmak isteyin, yeterli VRAM'e sahip GPU'lara erişmeniz gerekir. Neyse ki, isteğe bağlı GPU sunucularını makul fiyatlarla sunan birçok bulut sağlayıcı var; RTX 3090 için 0,10 ABD doları/saatten en yeni H100 için 2 ABD doları/saat'e kadar.
Yeni başlayanlar için RunPod veya Vast.ai'yi öneriyoruz. RunPod basit bir arayüz, Docker kapsayıcıları ve sunucusuz GPU sunar. Vast.ai, eşler arası modeli sayesinde en düşük fiyatları bulacağınız bir pazar yeridir. Her ikisi de vLLM, metin oluşturma çıkarımı veya Ollama gibi popüler çerçeveleri destekler.
Yapay zeka aracılarının üretim dağıtımı için Lambda Cloud veya CoreWeave uygundur. Lambda, derin öğrenme için optimize edilmiş özel A100 ve H100 bulut sunucuları sunar. CoreWeave, garantili kullanılabilirlik ve SLA ile kurumsal müşterileri hedefler. Her iki sağlayıcının da PyTorch ve diğer ML çerçeveleriyle doğrudan entegrasyonu vardır.
En iyi fiyat-performans oranını arıyorsanız Tensordock veya Salad Cloud'u düşünün. Tensordock, GPU sunucularını saat başına 0,10 ABD dolarından başlayan fiyatlarla sunuyor; Salad Cloud ise dağıtılmış bir ağ kullanıyor ve daha da düşük fiyatlara ulaşıyor. Zorlu kurumsal uygulamalar için Latitude.sh'den tam çıplak donanım erişimine sahip özel sunucular mevcuttur.
Doğru GPU'yu seçmek çok önemlidir. 13B parametresine kadar olan modeller için RTX 4090 (24GB VRAM) yeterlidir. 70B modelleri için bir A100 (80GB) veya birden fazla GPU'ya ihtiyacınız vardır. Özel modellerin eğitimi için H100 veya yeni GB200 idealdir. Yapay Zeka için GPU Sunucuları sayfamızda sağlayıcılara ilişkin eksiksiz bir genel bakış bulabilirsiniz.