Việc chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ yêu cầu GPU mạnh mẽ. Cho dù bạn muốn chạy Llama 4, Mistral Large hay DeepSeek R1, bạn đều cần có quyền truy cập vào GPU có đủ VRAM. May mắn thay, có nhiều nhà cung cấp đám mây cung cấp máy chủ GPU theo yêu cầu với mức giá hợp lý — từ 0,10 USD/giờ cho RTX 3090 đến 2 USD/giờ cho H100 mới nhất.
Đối với người mới bắt đầu, chúng tôi khuyên dùng RunPod hoặc Vast.ai. RunPod cung cấp giao diện đơn giản, bộ chứa Docker và GPU không có máy chủ. Vast.ai là thị trường nơi bạn sẽ tìm thấy mức giá thấp nhất nhờ mô hình ngang hàng. Cả hai đều hỗ trợ các framework phổ biến như vLLM, suy luận tạo văn bản hoặc Ollama.
Để triển khai sản xuất các tác nhân AI, Lambda Cloud hoặc CoreWeave là phù hợp. Lambda cung cấp các phiên bản A100 và H100 chuyên dụng được tối ưu hóa cho deep learning. CoreWeave nhắm đến khách hàng doanh nghiệp với tính khả dụng và SLA được đảm bảo. Cả hai nhà cung cấp đều tích hợp trực tiếp với PyTorch và các khung ML khác.
Nếu bạn đang tìm kiếm tỷ lệ giá trên hiệu suất tốt nhất, hãy xem xét Tensordock hoặc Salad Cloud. Tensordock cung cấp máy chủ GPU từ 0,10 USD/giờ, Salad Cloud sử dụng mạng phân tán và thậm chí còn đạt được mức giá thấp hơn. Đối với các ứng dụng doanh nghiệp đòi hỏi khắt khe, có các máy chủ chuyên dụng từ Latitude.sh với quyền truy cập hoàn toàn bằng kim loại.
Chọn GPU phù hợp là điều quan trọng. Đối với các mẫu có thông số lên tới 13B, RTX 4090 (24GB VRAM) là đủ. Đối với kiểu máy 70B, bạn cần có A100 (80GB) hoặc nhiều GPU. Để huấn luyện các mẫu xe tùy chỉnh, H100 hoặc GB200 mới là lý tưởng. Tìm thông tin tổng quan đầy đủ về các nhà cung cấp trên trang Máy chủ GPU cho AI của chúng tôi.