Для локального запуску великих мовних моделей (LLM) потрібні потужні графічні процесори. Незалежно від того, чи хочете ви запустити Llama 4, Mistral Large або DeepSeek R1, вам потрібен доступ до GPU з достатньою кількістю VRAM. На щастя, є багато хмарних провайдерів, які пропонують сервери GPU на вимогу за розумними цінами — від 0,10 $/год за RTX 3090 до 2+ $/год за останній H100.
Для новачків ми рекомендуємо RunPod або Vast.ai. RunPod пропонує простий інтерфейс, контейнери Docker і графічний процесор без сервера. Vast.ai — це ринок, де ви знайдете найнижчі ціни завдяки одноранговій моделі. Обидва підтримують такі популярні фреймворки, як vLLM, text-generation-inference або Ollama.
Для виробничого розгортання агентів ШІ підходять Lambda Cloud або CoreWeave. Lambda пропонує спеціальні екземпляри A100 і H100, оптимізовані для глибокого навчання. CoreWeave націлений на корпоративних клієнтів із гарантованою доступністю та SLA. Обидва постачальники мають пряму інтеграцію з PyTorch та іншими фреймворками ML.
Якщо ви шукаєте найкраще співвідношення ціни та продуктивності, зверніть увагу на Tensordock або Salad Cloud. Tensordock пропонує GPU-сервери від 0,10 $/год, Salad Cloud використовує розподілену мережу та досягає ще нижчих цін. Для вимогливих корпоративних додатків існують виділені сервери від Latitude.sh із повним доступом до системи.
Вибір правильного GPU є ключовим. Для моделей з параметрами до 13B достатньо RTX 4090 (24 ГБ VRAM). Для моделей 70B вам потрібен A100 (80 ГБ) або кілька графічних процесорів. Для навчання нестандартних моделей ідеально підходять H100 або новий GB200. Знайдіть повний огляд постачальників на нашій сторінці GPU Servers for AI.