5個用於微調LLM的負擔得起的雲平台

微調大語言模型（LLM）很昂貴，需要強大的GPU和實質性的計算資源。但是，負擔得起的雲平台通常以較低的價格低5-6倍的價格，為AWS，Google Cloud和Azure等傳統提供商提供了具有成本效益的替代品。本文探討了五種預算友好的選項：Vast.AI，AI，Cudo Compute，Runpod和Lambda Labs。這些平台為尖端AI研究提供了可擴展，可訪問且經濟的解決方案。

目錄

• vast.ai
• 一起
• cudo計算
• runpod
• Lambda Labs
• 結論
• 常見問題

vast.ai

Vast.AI是一個高性能的AI雲平台，其提供的GPU租金比主要的雲提供商便宜得多。它的主要功能包括即時GPU訪問，可節省大量成本（減少5-6倍），可中斷實例的實時競標，安全數據中心GPU以及對GUI和CLI的支持。適用於AI初創公司，開發人員，企業和研究人員，需要具有成本效益，安全的GPU資源。

關鍵功能：

• 24/7支持的按需GPU訪問。
• 大幅降低成本。
• 按需和可中斷的實例選項。
• 安全，認證的數據中心GPU。
• 實時投標系統以優化成本。
• GUI和CLI支持。

最好的用例：

• 注重預算的AI初創公司。
• 開發人員通過CLI自動化LLM微調。
• 需要安全，合規的GPU租金的企業。
• 研究人員利用實時競標來節省成本。

定價（示例）：

GPU類型	vast.ai（美元/小時）
RTX 5090	$ 0.69
H200	$ 2.40
H100	$ 1.65
RTX 4090	$ 0.35
RTX 3090	$ 0.31

（注意：與AWS，CoreWeave和Lambda Labs的比較定價也包含在原始文本中。）

一起

AI一起是用於模型訓練，微調和對NVIDIA GPU的推斷的端到端AI加速度雲。它支持眾多生成的AI模型，提供與OpenAI兼容的API，並擁有企業級安全性（SOC 2＆HIPAA符合HIPAA）。對於需要可擴展，具有成本效益的GPU解決方案的開發人員來說，這是一個不錯的選擇。

關鍵功能：

• 完全生成的AI生命週期支持。
• 微調選項（Full，Lora）。
• 可擴展的推理功能。
• 企業級安全性（SOC 2和HIPAA符合HIPAA）。
• 訪問高性能GPU（H100，H200）。

最好的用例：

• 從封閉源到開源AI型號遷移。
• 開發人員需要API驅動的LLM微調。
• 企業需要安全，合規的AI部署。
• 處理大規模AI工作負載的團隊。

定價（示例）：

（原始文本中包含一張詳細說明各種硬件類型的每小時定價和每小時的定價。）

cudo計算

Cudo Compute為AI，機器學習和渲染提供按需GPU租金。它提供了廣泛的GPU選擇（NVIDIA和AMD），全球基礎架構，節省成本的承諾計劃和實時監控。它適合那些需要具有全球範圍的可擴展，預算友好的GPU解決方案的人。

關鍵功能：

• NVIDIA和AMD GPU的廣泛範圍。
• 靈活的部署選項（儀表板，CLI，API）。
• 實時性能監控。
• 全球分佈的基礎架構。
• 成本管理工具和承諾定價。

最好的用例：

• 具有全球可用性的高性能GPU需求。
• 開發人員使用API​​和CLI進行自動化。
• 企業通過承諾計劃優化成本。
• 研究人員需要可擴展的GPU簇。

定價（示例）：

（原始文本中包括一張比較各種GPU模型的按需和承諾定價的表。）

runpod

RunPod專注於使用最少設置的輕鬆AI工作負載部署。它擁有超快速的冷靴時間，許多現成的模板和全球分佈的基礎設施。它是開發人員優先考慮速度和易用性的理想選擇。

關鍵功能：

• 超快速部署。
• 預配置的環境（Pytorch，TensorFlow）。
• 社區和自定義模板。
• 全球分佈的基礎架構。
• 無縫可擴展性。

最好的用例：

• 立即進行模型培訓。
• 預建的AI環境支持。
• 可自定義的部署。
• 全球GPU可用性。

定價（示例）：

（在原始文本中包括一張顯示各種GPU模型的定價，包括VRAM，RAM，VCPU和社區/安全雲選項。）

Lambda Labs

Lambda Labs提供專門為AI開發人員的高性能雲計算解決方案。它提供按需NVIDIA GPU實例，可擴展的簇和私有云選項，使其適合各種AI培訓和推理需求。

關鍵功能：

• 1點鍵入GPU群集部署。
• 按需GPU實例。
• 私有云選項。
• 低成本AI推斷。
• 預裝的ML框架。

最好的用例：

• 靈活的定價和按需訪問。
• 高性能AI計算。
• 可擴展的GPU基礎架構。
• 優化的AI工作流程。

定價（示例）：

（原始文本中包含了NVIDIA BLACKWELL GPU的詳細詳細介紹按需和保留的定價。）

結論

通過這些雲平台，微調LLM現在更容易訪問和負擔得起。每個都提供獨特的優勢，使用戶可以根據其特定需求和預算選擇最佳選擇。重點從管理基礎設施轉變為專注於AI創新。

常見問題

（原始文本包括有關最佳平台，最便宜的選擇，長期預訂，大規模培訓能力和企業級安全的幾個常見問題的答案。）

以上是5個用於微調LLM的負擔得起的雲平台的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！