Réponse rapide
Quelle option devriez-vous choisir ?
Commencez par RunPod si vous souhaitez choisir, de manière documentée, entre des Pods contrôlables et des endpoints Serverless fondés sur vLLM. Commencez par Vast.ai lorsque la sélection sur marketplace et les options serverless conviennent à une équipe technique capable d’évaluer la fiabilité de chaque offre. Envisagez Massed Compute ou Cudo Compute lorsque la véritable exigence est une infrastructure soutenue, dédiée ou en cluster. Ne choisissez qu’après avoir défini le modèle, la quantification, la longueur du contexte, la concurrence et l’objectif de latence.
Cette page contient des liens sponsorisés clairement identifiés. Si vous effectuez un achat admissible, SmarterBuyLab peut recevoir une commission ; cela n’augmente pas votre prix et n’influence ni les conclusions ni l’ordre des options.
Un LLM qui se charge correctement n’est pas automatiquement prêt pour la production. Les poids du modèle se partagent la mémoire avec le KV cache et la surcharge du framework, tandis que la concurrence, la longueur du contexte et le regroupement des requêtes modifient la demande mémoire et le temps de réponse.
Comparez les fournisseurs avec la même version du modèle et la même forme de trafic. Pour une API, mesurez le coût par requête acceptée à la latence requise, et non le nombre théorique de tokens par seconde sur un serveur inoccupé.
Faits clés vérifiés
RunPod documente des Pods contrôlables et des workers vLLM compatibles avec l’API OpenAI pour l’inférence serverless.
Vast.ai documente les instances de marketplace, les modèles réutilisables et les charges serverless autoscalables.
À évaluer pour les charges soutenues lorsque la relation avec le fournisseur et la capacité dédiée sont importantes.
Une option orientée vente pour les organisations qui évaluent des déploiements dédiés ou en cluster.
Les prix, la disponibilité et les conditions évoluent ; vérifiez la page officielle avant de payer.
Options étudiées
RunPod
Développeurs passant du développement GPU à l'inférence en production
Vous n'avez pas séparé les coûts de stockage et d'inactivité du coût de calcul
Vast.ai
Expériences sensibles au prix capables de comparer des offres individuelles de marketplace
Vous avez besoin d'une promesse uniforme du fournisseur concernant le matériel et l'assistance
Massed Compute
Équipes susceptibles de passer d'un GPU à une capacité dédiée ou en cluster
Vous avez uniquement besoin d'une API de modèles gérée et facturée au token
| Options étudiées | Adapté à | À vérifier |
|---|---|---|
| RunPodÉtats-Unis | Développeurs passant du développement GPU à l'inférence en production | Vous n'avez pas séparé les coûts de stockage et d'inactivité du coût de calcul |
| Vast.aiÉtats-Unis | Expériences sensibles au prix capables de comparer des offres individuelles de marketplace | Vous avez besoin d'une promesse uniforme du fournisseur concernant le matériel et l'assistance |
| Massed ComputeÉtats-Unis | Équipes susceptibles de passer d'un GPU à une capacité dédiée ou en cluster | Vous avez uniquement besoin d'une API de modèles gérée et facturée au token |
| Cudo ComputeRoyaume-Uni | Équipes d’entreprise évaluant des clusters GPU dédiés | Vous avez besoin d’un nouveau compte GPU en libre-service |
Vérifications avant achat
- Fixez le modèle, la quantification et le contexte maximal avant le dimensionnement
- Modélisez la mémoire du KV cache selon la concurrence visée
- Choisissez entre instance persistante, endpoint serverless et capacité dédiée
- Mesurez le délai avant le premier token et le débit sous une charge représentative
- Incluez les démarrages à froid, le stockage, le temps d’inactivité, les nouvelles tentatives et le travail d’ingénierie
Questions fréquentes
Quel GPU est le meilleur pour l’inférence LLM ?
La réponse utile commence par la mémoire nécessaire et la forme du trafic. La taille du modèle, la quantification, la longueur du contexte, la concurrence et la latence déterminent si un GPU, plusieurs GPU ou un endpoint géré sont appropriés.
Le GPU serverless est-il toujours moins cher pour une API LLM ?
Non. Il peut convenir à un trafic irrégulier avec de longues périodes d’inactivité, tandis qu’une utilisation soutenue peut favoriser un déploiement persistant ou dédié. Les démarrages à froid, les unités minimales de facturation et la latence des requêtes doivent être mesurés.
Un VPS classique peut-il exécuter un LLM ?
Un VPS CPU peut exécuter certains petits modèles ou modèles fortement quantifiés, mais la vitesse de réponse et la concurrence peuvent être insuffisantes. Utilisez le guide VPS contre cloud GPU pour décider en fonction de la charge de travail plutôt que de l’étiquette.
Sources officielles
- Documentation officielle vLLM Serverless de RunPod ↗
- Présentation officielle des Pods RunPod ↗
- Documentation officielle de démarrage de Vast.ai ↗
- Produits officiels Massed Compute ↗
- Cloud GPU officiel Cudo Compute ↗
Cette traduction a été préparée avec l’aide de l’IA ; terminologie, limites et divulgation commerciale ont été vérifiées avec le dossier de recherche anglais.
Lire la recherche en anglais →