5个用于微调LLM的负担得起的云平台

微调大语言模型（LLM）很昂贵，需要强大的GPU和实质性的计算资源。但是，负担得起的云平台通常以较低的价格低5-6倍的价格，为AWS，Google Cloud和Azure等传统提供商提供了具有成本效益的替代品。本文探讨了五种预算友好的选项：Vast.AI，AI，Cudo Compute，Runpod和Lambda Labs。这些平台为尖端AI研究提供了可扩展，可访问且经济的解决方案。

目录

• vast.ai
• 一起
• cudo计算
• runpod
• Lambda Labs
• 结论
• 常见问题

vast.ai

Vast.AI是一个高性能的AI云平台，其提供的GPU租金比主要的云提供商便宜得多。它的主要功能包括即时GPU访问，可节省大量成本（减少5-6倍），可中断实例的实时竞标，安全数据中心GPU以及对GUI和CLI的支持。适用于AI初创公司，开发人员，企业和研究人员，需要具有成本效益，安全的GPU资源。

关键功能：

• 24/7支持的按需GPU访问。
• 大幅降低成本。
• 按需和可中断的实例选项。
• 安全，认证的数据中心GPU。
• 实时投标系统以优化成本。
• GUI和CLI支持。

最好的用例：

• 注重预算的AI初创公司。
• 开发人员通过CLI自动化LLM微调。
• 需要安全，合规的GPU租金的企业。
• 研究人员利用实时竞标来节省成本。

定价（示例）：

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

（注意：与AWS，CoreWeave和Lambda Labs的比较定价也包含在原始文本中。）

一起

AI一起是用于模型训练，微调和对NVIDIA GPU的推断的端到端AI加速度云。它支持众多生成的AI模型，提供与OpenAI兼容的API，并拥有企业级安全性（SOC 2＆HIPAA符合HIPAA）。对于需要可扩展，具有成本效益的GPU解决方案的开发人员来说，这是一个不错的选择。

关键功能：

• 完全生成的AI生命周期支持。
• 微调选项（Full，Lora）。
• 可扩展的推理功能。
• 企业级安全性（SOC 2和HIPAA符合HIPAA）。
• 访问高性能GPU（H100，H200）。

最好的用例：

• 从封闭源到开源AI型号迁移。
• 开发人员需要API驱动的LLM微调。
• 企业需要安全，合规的AI部署。
• 处理大规模AI工作负载的团队。

定价（示例）：

（原始文本中包含一张详细说明各种硬件类型的每小时定价和每小时的定价。）

cudo计算

Cudo Compute为AI，机器学习和渲染提供按需GPU租金。它提供了广泛的GPU选择（NVIDIA和AMD），全球基础架构，节省成本的承诺计划和实时监控。它适合那些需要具有全球范围的可扩展，预算友好的GPU解决方案的人。

关键功能：

• NVIDIA和AMD GPU的广泛范围。
• 灵活的部署选项（仪表板，CLI，API）。
• 实时性能监控。
• 全球分布的基础架构。
• 成本管理工具和承诺定价。

最好的用例：

• 具有全球可用性的高性能GPU需求。
• 开发人员使用API​​和CLI进行自动化。
• 企业通过承诺计划优化成本。
• 研究人员需要可扩展的GPU簇。

定价（示例）：

（原始文本中包括一张比较各种GPU模型的按需和承诺定价的表。）

runpod

RunPod专注于使用最少设置的轻松AI工作负载部署。它拥有超快速的冷靴时间，许多现成的模板和全球分布的基础设施。它是开发人员优先考虑速度和易用性的理想选择。

关键功能：

• 超快速部署。
• 预配置的环境（Pytorch，TensorFlow）。
• 社区和自定义模板。
• 全球分布的基础架构。
• 无缝可扩展性。

最好的用例：

• 立即进行模型培训。
• 预建的AI环境支持。
• 可自定义的部署。
• 全球GPU可用性。

定价（示例）：

（在原始文本中包括一张显示各种GPU模型的定价，包括VRAM，RAM，VCPU和社区/安全云选项。）

Lambda Labs

Lambda Labs提供专门为AI开发人员的高性能云计算解决方案。它提供按需NVIDIA GPU实例，可扩展的簇和私有云选项，使其适合各种AI培训和推理需求。

关键功能：

• 1点键入GPU群集部署。
• 按需GPU实例。
• 私有云选项。
• 低成本AI推断。
• 预装的ML框架。

最好的用例：

• 灵活的定价和按需访问。
• 高性能AI计算。
• 可扩展的GPU基础架构。
• 优化的AI工作流程。

定价（示例）：

（原始文本中包含了NVIDIA BLACKWELL GPU的详细详细介绍按需和保留的定价。）

结论

通过这些云平台，微调LLM现在更容易访问和负担得起。每个都提供独特的优势，使用户可以根据其特定需求和预算选择最佳选择。重点从管理基础设施转变为专注于AI创新。

常见问题

（原始文本包括有关最佳平台，最便宜的选择，长期预订，大规模培训能力和企业级安全的几个常见问题的答案。）

以上是5个用于微调LLM的负担得起的云平台的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！