本地运行大型语言模型 (LLM) 需要强大的 GPU。无论您想要运行 Llama 4、Mistral Large 还是 DeepSeek R1，您都需要访问具有足够 VRAM 的 GPU。 Fortunately, there are many cloud providers offering on-demand GPU servers at reasonable prices — from $0.10/hr for an RTX 3090 to $2+/hr for the latest H100.
对于初学者，我们推荐 RunPod 或 Vast.ai。 RunPod 提供简单的界面、Docker 容器和无服务器 GPU。 Vast.ai 是一个市场，凭借其点对点模式，您可以找到最低的价格。两者都支持 vLLM、文本生成推理或 Ollama 等流行框架。
对于 AI 代理的生产部署，Lambda Cloud 或 CoreWeave 是合适的。 Lambda 提供针对深度学习进行优化的专用 A100 和 H100 实例。 CoreWeave 面向企业客户，提供有保证的可用性和 SLA。两个提供商都与 PyTorch 和其他 ML 框架直接集成。
如果您正在寻找最佳性价比，请考虑 Tensordock 或 Salad Cloud。 Tensordock 提供的 GPU 服务器起价为 0.10 美元/小时，Salad Cloud 使用分布式网络，价格甚至更低。对于要求苛刻的企业应用程序，Latitude.sh 提供具有完全裸机访问权限的专用服务器。
选择合适的 GPU 是关键。对于参数高达 13B 的型号，RTX 4090 (24GB VRAM) 就足够了。对于 70B 型号，您需要 A100 (80GB) 或多个 GPU。对于训练自定义模型，H100 或新的 GB200 是理想的选择。在我们的 AI GPU 服务器页面上查找提供商的完整概述。