پاسخ کوتاه
کدام گزینه را باید انتخاب کرد؟
اگر میخواهید بین Podهای قابلکنترل و endpointهای Serverless مبتنی بر vLLM انتخابی مستند داشته باشید، ابتدا RunPod را بررسی کنید. اگر انتخاب از بازار و گزینههای Serverless برای تیمی فنی که میتواند قابلیت اطمینان هر پیشنهاد را ارزیابی کند مناسب است، ابتدا Vast.ai را بررسی کنید. اگر نیاز واقعی زیرساخت پایدار، اختصاصی یا خوشهای است، Massed Compute یا Cudo Compute را در نظر بگیرید. فقط پس از مشخصشدن مدل، quantization، طول context، همزمانی و تأخیر هدف انتخاب کنید.
این صفحه دارای پیوندهای اسپانسریِ مشخص است. اگر خرید واجد شرایطی انجام دهید، ممکن است SmarterBuyLab کمیسیون دریافت کند؛ این موضوع قیمت شما، نتیجه یا ترتیب گزینهها را تغییر نمیدهد.
LLMای که با موفقیت بارگذاری میشود، لزوماً برای محیط عملیاتی آماده نیست. وزنهای مدل برای حافظه با KV cache و سربار framework رقابت میکنند و همزمانی، طول context و batching هم نیاز حافظه و هم زمان پاسخ را تغییر میدهند.
ارائهدهندگان را با یک ساخت مدل و الگوی ترافیک یکسان مقایسه کنید. برای یک API، هزینه هر درخواست پذیرفتهشده در تأخیر موردنیاز را بسنجید، نه تعداد نظری token در ثانیه روی سرور بدون بار.
واقعیتهای بررسیشده
RunPod، Podهای قابلکنترل و workerهای vLLM سازگار با OpenAI را برای استنتاج Serverless مستند کرده است.
Vast.ai نمونههای بازار، قالبهای قابلاستفاده مجدد و بارهای کاری Serverless با مقیاسدهی خودکار را مستند کرده است.
برای بارهای کاری پایدار که نوع tenancy و ظرفیت اختصاصی در آنها اهمیت دارد، ارزیابی کنید.
گزینهای مبتنی بر فرایند فروش برای سازمانهایی که استقرار اختصاصی یا خوشهای را ارزیابی میکنند.
قیمت، موجودی و شرایط تغییر میکنند؛ پیش از پرداخت صفحه رسمی را دوباره بررسی کنید.
گزینهها
RunPod
توسعهدهندگانی که میان توسعه با GPU و استنتاج در محیط عملیاتی جابهجا میشوند
هزینه ذخیرهسازی و منابع بیکار را از محاسبات تفکیک نکردهاید
Vast.ai
آزمایشهای حساس به قیمت که امکان مقایسه پیشنهادهای جداگانه بازار را دارند
به تعهدی یکسان درباره سختافزار و پشتیبانی در کل ارائهدهنده نیاز دارید
Massed Compute
تیمهایی که ممکن است از یک GPU به ظرفیت اختصاصی یا کلاستری گسترش یابند
فقط به API مدیریتشده مدل با پرداخت بر اساس توکن نیاز دارید
| گزینهها | مناسب برای | نکته احتیاطی |
|---|---|---|
| RunPodایالات متحده | توسعهدهندگانی که میان توسعه با GPU و استنتاج در محیط عملیاتی جابهجا میشوند | هزینه ذخیرهسازی و منابع بیکار را از محاسبات تفکیک نکردهاید |
| Vast.aiایالات متحده | آزمایشهای حساس به قیمت که امکان مقایسه پیشنهادهای جداگانه بازار را دارند | به تعهدی یکسان درباره سختافزار و پشتیبانی در کل ارائهدهنده نیاز دارید |
| Massed Computeایالات متحده | تیمهایی که ممکن است از یک GPU به ظرفیت اختصاصی یا کلاستری گسترش یابند | فقط به API مدیریتشده مدل با پرداخت بر اساس توکن نیاز دارید |
| Cudo Computeبریتانیا | تیمهای سازمانی در حال ارزیابی کلاسترهای اختصاصی GPU | به یک حساب سلفسرویس جدید GPU نیاز دارید |
کنترلهای پیش از خرید
- پیش از تعیین ظرفیت، مدل، quantization و حداکثر context را ثابت کنید
- حافظه KV cache را با همزمانی موردنظر مدلسازی کنید
- بین نمونه پایدار، endpoint از نوع Serverless و ظرفیت اختصاصی انتخاب کنید
- زمان دریافت اولین token و توان عملیاتی را زیر بار نماینده محک بزنید
- شروع سرد، فضای ذخیرهسازی، زمان بیکاری، تکرارها و نیروی مهندسی را لحاظ کنید
پرسشهای رایج
بهترین GPU برای استنتاج LLM کدام است؟
پاسخ مفید با حافظه موردنیاز و الگوی ترافیک آغاز میشود. اندازه مدل، quantization، طول context، همزمانی و تأخیر تعیین میکنند که یک GPU، چند GPU یا یک endpoint مدیریتشده مناسب است.
آیا GPU از نوع Serverless همیشه برای API یک LLM ارزانتر است؟
خیر. ممکن است برای ترافیک مقطعی با دورههای بیکاری طولانی مناسب باشد، در حالی که استفاده پایدار میتواند استقرار دائمی یا اختصاصی را بهصرفهتر کند. شروع سرد، حداقل واحدهای صورتحساب و تأخیر درخواست باید اندازهگیری شوند.
آیا یک VPS معمولی میتواند LLM اجرا کند؟
یک VPS مبتنی بر CPU میتواند برخی مدلهای کوچک یا بهشدت quantized را اجرا کند، اما ممکن است سرعت پاسخ و همزمانی کافی نباشد. برای تصمیمگیری بر اساس بار کاری، نه صرفاً عنوان سرویس، از راهنمای مقایسه VPS و GPU استفاده کنید.
منابع رسمی
- مستندات رسمی vLLM Serverless در RunPod ↗
- نمای کلی رسمی Pods در RunPod ↗
- مستندات رسمی شروع کار Vast.ai ↗
- محصولات رسمی Massed Compute ↗
- سرویس رسمی GPU cloud در Cudo Compute ↗
ترجمه این صفحه با کمک هوش مصنوعی انجام شده و اصطلاحات محصول، محدودیتها و افشای همکاری در فروش با سابقه پژوهشی انگلیسی تطبیق داده شدهاند.
نسخه انگلیسی →