5個用於微調LLM的經濟實惠的雲平臺

對大型語言模型進行微調並非易事–它需要高效能 GPU、龐大的計算資源，通常還需要耗費大量預算。但是，如果您能以極低的成本獲得同樣強大的基礎設施呢？這就是經濟型雲平臺的用武之地。

聰明的人工智慧研究人員和開發人員不需要支付 AWS、Google Cloud 或 Azure 的溢價，而是轉向經濟高效的 GPU 租賃服務，這些服務能以低 5-6 倍的價格提供同樣強大的功能。在本文中，我們將探討用於微調 LLM 的五個最便宜的雲平臺：Vast.ai、Together AI、Cudo Compute、RunPod 和 Lambda Labs。

從即時競價系統到自由層計算選項，這些平臺讓前沿的人工智慧研究變得易於訪問、可擴充套件且預算友好。讓我們深入探討，找出最適合微調 LLM 的雲平臺。

Vast.ai

Vast.ai 是一個高效能人工智慧雲平臺，能以比傳統雲提供商低得多的價格提供即時 GPU 租賃。Vast.ai 可節省 5-6 倍成本，提供即時競價和安全認證的資料中心 GPU，是人工智慧研究人員、開發人員和企業微調大型語言模型 (LLM) 的絕佳選擇。

主要功能

• 即時租用 GPU：按需訪問強大的 GPU，並獲得 24/7 即時支援。
• 節省成本：與主流供應商相比，可節省 5-6 倍的雲端計算成本。
• 按需或可中斷例項：選擇穩定、可預測的定價，或使用基於拍賣的可中斷例項，額外節省 50%。
• 安全的人工智慧工作負載：Vast.ai 提供經過認證的資料中心 GPU，並將資料安全放在首位，以滿足監管合規需求。
• 即時競價系統：具有競爭力的拍賣定價可讓使用者對可中斷例項進行競標，從而進一步降低成本。
• 支援圖形使用者介面和 CLI：使用命令列介面 (CLI) 或圖形使用者介面輕鬆搜尋整個 GPU 市場。

最佳使用案例

• 尋找高價效比雲 GPU 的人工智慧初創企業。
• 開發人員利用可編寫指令碼的 CLI 自動化微調 LLM。
• 需要為人工智慧工作負載租用安全、合規 GPU 的企業。
• 利用即時競價節省計算成本的研究人員。

定價

Together AI

Together AI 是一個端到端的人工智慧加速雲，專為在英偉達™（NVIDIA®）圖形處理器上進行快速模型訓練、微調和推理而設計。它支援200多個生成式人工智慧模型，提供與OpenAI相容的API，可實現從閉源模型的無縫遷移。

Together AI具有企業級安全性（符合SOC 2和HIPAA標準）和無伺服器或專用端點，是尋求可擴充套件、經濟高效的GPU解決方案以微調大型語言模型（LLM）的人工智慧開發人員的強大選擇。

主要功能

• 完整的生成式人工智慧生命週期：使用開源和多模態模型進行訓練、微調或從頭開始構建模型。
• 微調選項：支援完全微調、LoRA 微調，並可透過 API 進行輕鬆定製。
• 規模推理：無伺服器或專用端點可實現高速模型部署。
• 安全、合規：符合 SOC 2 和 HIPAA 標準的基礎設施，適用於企業人工智慧工作負載。
• 強大的 GPU 叢集：可使用 GB200、H200 和 H100 GPU 進行大規模人工智慧訓練工作負載。

最佳使用案例

• 希望從封閉式人工智慧模型遷移到開源替代方案的初創公司和企業。
• 開發人員利用完全定製和 API 支援對 LLM 進行微調。
• 需要符合 SOC 2 和 HIPAA 合規性的安全人工智慧部署的企業。
• 在高效能 H100 和 H200 GPU 上執行大規模人工智慧工作負載的團隊。

定價

Cudo Compute

Cudo Compute 為人工智慧、機器學習和渲染工作負載提供高效能 GPU 雲。透過按需租用 GPU、全球基礎設施和節省成本的承諾計劃，Cudo Compute 為微調大型語言模型 (LLM) 和高效執行人工智慧工作負載提供了可擴充套件且預算友好的解決方案。

主要特點

• 廣泛的 GPU：訪問針對 AI、ML 和 HPC 工作負載最佳化的英偉達™（NVIDIA®）和 AMD GPU。
• 靈活部署：使用儀表板、CLI 工具或 API 快速部署例項。
• 即時監控：跟蹤 GPU 使用情況、效能瓶頸和資源分配，以便進行最佳化。
• 全球基礎設施：利用地理分佈的 GPU，在全球任何地方執行人工智慧模型訓練和推理。
• 成本管理：透明的定價、詳細的計費報告和成本最佳化工具。
• 承諾定價：透過選擇長期固定期限計劃，最多可節省 30% 的 GPU 成本。

最佳使用案例

• 需要全球可用的高效能 GPU 的人工智慧和 ML 模型訓練。
• 需要基於 API 和 CLI 的 GPU 自動化管理的開發人員。
• 希望透過承諾定價和即時監控最佳化成本的企業。
• 需要可擴充套件 GPU 叢集進行 LLM 微調和推理的研究人員。

定價

RunPod

RunPod 是一個高效能 GPU 雲平臺，旨在以最少的設定時間無縫部署人工智慧工作負載。它消除了令人頭疼的基礎設施問題，使開發人員和研究人員能夠完全專注於微調模型，而不是等待 GPU 可用性。RunPod 具有超快的冷啟動時間和 50 多個隨時可用的模板，使機器學習 (ML) 工作負載的部署更輕鬆、更高效。

主要特點

• 超快部署：在幾毫秒內啟動 GPU pod，減少冷啟動等待時間。
• 預配置環境：立即開始使用 PyTorch、TensorFlow 或自定義環境。
• 社羣和自定義模板：使用 50 多種預構建模板或建立自己的自定義容器。
• 全球分散式基礎架構：在全球多個資料中心部署 ML 工作負載。
• 無縫擴充套件：根據需要擴充套件 GPU 容量，最佳化成本和效能。

為什麼選擇 RunPod 來微調 LLM？

• 即時模型訓練：無需長時間等待；立即開始微調。
• 預建人工智慧環境：開箱即支援 PyTorch 和 TensorFlow 等框架。
• 可定製部署：自帶容器或從社羣模板中選擇。
• 全球 GPU 可用性：確保高可用性和低延遲推理。

定價

Lambda Labs

Lambda Labs 為人工智慧開發人員提供量身定製的高效能雲端計算解決方案。憑藉按需提供的英偉達™（NVIDIA®）GPU 例項、可擴充套件叢集和 priKvate 雲選項，Lambda Labs 可為人工智慧訓練和推理提供經濟高效的基礎設施。

主要功能

• 一鍵叢集：利用 Quantum-2 InfiniBand 即時部署英偉達 B200 GPU 群集。
• 按需例項：按小時計費的 GPU 例項，包括 H100，起價 2.49 美元/小時。
• 私有云：利用 Quantum-2 InfiniBand 預留數千個 H100、H200、GH200、B200、GB200 GPU。
• 最低成本的人工智慧推理：無伺服器 API 訪問最新 LLM，無速率限制。
• Lambda 堆疊：PyTorch®、TensorFlow®、CUDA®、CuDNN®、NVIDIA 驅動程式的單線安裝和更新。

為什麼選擇Lambda Labs？

• 靈活定價：按需訪問，按時計費。
• 高效能 AI 計算：超低延遲的 Quantum-2 InfiniBand。
• 可擴充套件的 GPU 基礎架構：從單個例項到大型叢集。
• 針對人工智慧工作流進行了最佳化：預裝 ML 框架，可快速部署。

定價

小結

微調大型語言模型不再是昂貴的資源密集型工作。藉助 Vast.ai、Together AI、Cudo Compute、RunPod 和 Lambda Labs 等雲平臺提供的高效能 GPU，其成本僅為傳統提供商的一小部分，人工智慧研究人員和開發人員現在可以獲得可擴充套件、價格合理的解決方案。無論您是需要按需訪問、長期預訂，還是需要節省成本的承諾計劃，這些平臺都能讓您比以往任何時候都更容易獲得最先進的人工智慧訓練和推理。根據您的具體需求選擇合適的提供商，您就可以最佳化效能和預算，從而專注於創新而不是基礎設施成本。