Kısa yanıt
Hangi seçeneği tercih etmelisiniz?
Kontrollü Pod'lar ile vLLM tabanlı Serverless uç noktaları arasında belgelenmiş bir seçim istiyorsanız RunPod'la başlayın. Pazar yeri seçimi ve sunucusuz seçenekler, teklif düzeyindeki güvenilirliği değerlendirebilen teknik bir ekibe uyuyorsa Vast.ai ile başlayın. Asıl gereksinim sürekli, özel veya kümelenmiş altyapıysa Massed Compute'u veya Cudo Compute'u değerlendirin. Yalnızca model, niceleme, bağlam uzunluğu, eşzamanlılık ve gecikme hedefi tanımlandıktan sonra seçim yapın.
Bu sayfa açıkça işaretlenmiş sponsorlu bağlantılar içerir. Uygun bir satın alma yaparsanız SmarterBuyLab komisyon kazanabilir; bu, ödediğiniz fiyatı veya sonuçların sırasını değiştirmez.
Başarıyla yüklenen bir LLM otomatik olarak üretime hazır değildir. Model ağırlıkları KV önbelleği ve çerçeve ek yüküyle rekabet eder; eşzamanlılık, bağlam uzunluğu ve gruplama hem bellek ihtiyacını hem de yanıt süresini değiştirir.
Sağlayıcıları aynı model yapısı ve trafik biçimiyle karşılaştırın. Bir API için boş bir sunucudaki teorik saniye başına token yerine, gereken gecikmede kabul edilen istek başına maliyeti ölçün.
Doğrulanmış temel bilgiler
RunPod, kontrollü Pod'ları ve sunucusuz çıkarım için OpenAI uyumlu vLLM çalışanlarını belgeliyor.
Vast.ai, pazar yeri örneklerini, yeniden kullanılabilir şablonları ve sunucusuz iş yükleri için otomatik ölçeklendirmeyi belgeliyor.
Kiralama ve özel kapasitenin önem taşıdığı sürekli iş yüklerinde değerlendirin.
Özel veya kümelenmiş dağıtımları değerlendiren kuruluşlar için satış odaklı bir adaydır.
Fiyatlar, erişilebilirlik ve koşullar değişir; ödeme öncesi resmi sayfayı yeniden kontrol edin.
Değerlendirilen seçenekler
RunPod
GPU geliştirme ve üretim çıkarımı arasında geçiş yapan geliştiriciler
Depolama ve boşta kalan kaynak maliyetini işlem maliyetinden ayırmadıysanız
Vast.ai
Tek tek pazaryeri tekliflerini karşılaştırabilen, fiyat hassasiyeti olan deneyler
Sağlayıcı genelinde standart donanım ve destek taahhüdüne ihtiyacınız varsa
Massed Compute
Tek GPU'dan özel veya kümelenmiş kapasiteye geçebilecek ekipler
Yalnızca yönetilen, token başına ücretlendirilen bir model API'sine ihtiyacınız varsa
| Değerlendirilen seçenekler | Uygun olduğu kişiler | Dikkat |
|---|---|---|
| RunPodAmerika Birleşik Devletleri | GPU geliştirme ve üretim çıkarımı arasında geçiş yapan geliştiriciler | Depolama ve boşta kalan kaynak maliyetini işlem maliyetinden ayırmadıysanız |
| Vast.aiAmerika Birleşik Devletleri | Tek tek pazaryeri tekliflerini karşılaştırabilen, fiyat hassasiyeti olan deneyler | Sağlayıcı genelinde standart donanım ve destek taahhüdüne ihtiyacınız varsa |
| Massed ComputeAmerika Birleşik Devletleri | Tek GPU'dan özel veya kümelenmiş kapasiteye geçebilecek ekipler | Yalnızca yönetilen, token başına ücretlendirilen bir model API'sine ihtiyacınız varsa |
| Cudo ComputeBirleşik Krallık | Özel GPU kümelerini değerlendiren kurumsal ekipler | Yeni bir self-servis GPU hesabına ihtiyacınız varsa |
Satın almadan önce
- Boyutlandırmadan önce modeli, nicelemeyi ve maksimum bağlamı netleştirin
- Hedeflenen eşzamanlılıkta KV önbelleği belleğini modelleyin
- Kalıcı örnek, sunucusuz uç nokta ve özel kapasite arasında seçim yapın
- Temsili yük altında ilk token süresini ve aktarım hızını kıyaslayın
- Soğuk başlatmaları, depolamayı, boşta kalma süresini, yeniden denemeleri ve mühendislik emeğini dahil edin
Sık sorulan sorular
LLM çıkarımı için en iyi GPU hangisi?
Yararlı yanıt, gereken bellek ve trafik biçimiyle başlar. Model boyutu, niceleme, bağlam uzunluğu, eşzamanlılık ve gecikme; tek GPU'nun, birden fazla GPU'nun veya yönetilen bir uç noktanın uygun olup olmadığını belirler.
Sunucusuz GPU bir LLM API'si için her zaman daha ucuz mudur?
Hayır. Uzun boşta kalma dönemleri olan ani trafik için uygun olabilir; sürekli kullanım ise kalıcı veya özel bir dağıtımı avantajlı kılabilir. Soğuk başlatmalar, asgari faturalandırma birimleri ve istek gecikmesi ölçülmelidir.
Normal bir VPS LLM çalıştırabilir mi?
Bir CPU VPS bazı küçük veya yoğun biçimde niceleştirilmiş modelleri çalıştırabilir; ancak yanıt hızı ve eşzamanlılık yetersiz kalabilir. Kararı etikete göre değil iş yüküne göre vermek için VPS ve GPU rehberini kullanın.
Resmi kaynaklar
- RunPod resmî vLLM Serverless belgeleri ↗
- RunPod resmî Pod genel bakışı ↗
- Vast.ai resmî başlangıç belgeleri ↗
- Massed Compute resmî ürünleri ↗
- Cudo Compute resmî GPU bulutu ↗
Bu çeviri yapay zekâ yardımıyla hazırlandı; ürün terimleri, sınırlamalar ve affiliate açıklaması İngilizce araştırma kaydıyla karşılaştırıldı.
İngilizce araştırmayı oku →