5个用于微调LLM的经济实惠的云平台

对大型语言模型进行微调并非易事–它需要高性能 GPU、庞大的计算资源，通常还需要耗费大量预算。但是，如果您能以极低的成本获得同样强大的基础设施呢？这就是经济型云平台的用武之地。

聪明的人工智能研究人员和开发人员不需要支付 AWS、Google Cloud 或 Azure 的溢价，而是转向经济高效的 GPU 租赁服务，这些服务能以低 5-6 倍的价格提供同样强大的功能。在本文中，我们将探讨用于微调 LLM 的五个最便宜的云平台：Vast.ai、Together AI、Cudo Compute、RunPod 和 Lambda Labs。

从实时竞价系统到自由层计算选项，这些平台让前沿的人工智能研究变得易于访问、可扩展且预算友好。让我们深入探讨，找出最适合微调 LLM 的云平台。

Vast.ai

Vast.ai 是一个高性能人工智能云平台，能以比传统云提供商低得多的价格提供即时 GPU 租赁。Vast.ai 可节省 5-6 倍成本，提供实时竞价和安全认证的数据中心 GPU，是人工智能研究人员、开发人员和企业微调大型语言模型 (LLM) 的绝佳选择。

主要功能

• 即时租用 GPU：按需访问强大的 GPU，并获得 24/7 实时支持。
• 节省成本：与主流供应商相比，可节省 5-6 倍的云计算成本。
• 按需或可中断实例：选择稳定、可预测的定价，或使用基于拍卖的可中断实例，额外节省 50%。
• 安全的人工智能工作负载：Vast.ai 提供经过认证的数据中心 GPU，并将数据安全放在首位，以满足监管合规需求。
• 实时竞价系统：具有竞争力的拍卖定价可让用户对可中断实例进行竞标，从而进一步降低成本。
• 支持图形用户界面和 CLI：使用命令行界面 (CLI) 或图形用户界面轻松搜索整个 GPU 市场。

最佳使用案例

• 寻找高性价比云 GPU 的人工智能初创企业。
• 开发人员利用可编写脚本的 CLI 自动化微调 LLM。
• 需要为人工智能工作负载租用安全、合规 GPU 的企业。
• 利用实时竞价节省计算成本的研究人员。

定价

Together AI

Together AI 是一个端到端的人工智能加速云，专为在英伟达™（NVIDIA®）图形处理器上进行快速模型训练、微调和推理而设计。它支持200多个生成式人工智能模型，提供与OpenAI兼容的API，可实现从闭源模型的无缝迁移。

Together AI具有企业级安全性（符合SOC 2和HIPAA标准）和无服务器或专用端点，是寻求可扩展、经济高效的GPU解决方案以微调大型语言模型（LLM）的人工智能开发人员的强大选择。

主要功能

• 完整的生成式人工智能生命周期：使用开源和多模态模型进行训练、微调或从头开始构建模型。
• 微调选项：支持完全微调、LoRA 微调，并可通过 API 进行轻松定制。
• 规模推理：无服务器或专用端点可实现高速模型部署。
• 安全、合规：符合 SOC 2 和 HIPAA 标准的基础设施，适用于企业人工智能工作负载。
• 强大的 GPU 集群：可使用 GB200、H200 和 H100 GPU 进行大规模人工智能训练工作负载。

最佳使用案例

• 希望从封闭式人工智能模型迁移到开源替代方案的初创公司和企业。
• 开发人员利用完全定制和 API 支持对 LLM 进行微调。
• 需要符合 SOC 2 和 HIPAA 合规性的安全人工智能部署的企业。
• 在高性能 H100 和 H200 GPU 上运行大规模人工智能工作负载的团队。

定价

Cudo Compute

Cudo Compute 为人工智能、机器学习和渲染工作负载提供高性能 GPU 云。通过按需租用 GPU、全球基础设施和节省成本的承诺计划，Cudo Compute 为微调大型语言模型 (LLM) 和高效运行人工智能工作负载提供了可扩展且预算友好的解决方案。

主要特点

• 广泛的 GPU：访问针对 AI、ML 和 HPC 工作负载优化的英伟达™（NVIDIA®）和 AMD GPU。
• 灵活部署：使用仪表板、CLI 工具或 API 快速部署实例。
• 实时监控：跟踪 GPU 使用情况、性能瓶颈和资源分配，以便进行优化。
• 全球基础设施：利用地理分布的 GPU，在全球任何地方运行人工智能模型训练和推理。
• 成本管理：透明的定价、详细的计费报告和成本优化工具。
• 承诺定价：通过选择长期固定期限计划，最多可节省 30% 的 GPU 成本。

最佳使用案例

• 需要全球可用的高性能 GPU 的人工智能和 ML 模型训练。
• 需要基于 API 和 CLI 的 GPU 自动化管理的开发人员。
• 希望通过承诺定价和实时监控优化成本的企业。
• 需要可扩展 GPU 集群进行 LLM 微调和推理的研究人员。

定价

RunPod

RunPod 是一个高性能 GPU 云平台，旨在以最少的设置时间无缝部署人工智能工作负载。它消除了令人头疼的基础设施问题，使开发人员和研究人员能够完全专注于微调模型，而不是等待 GPU 可用性。RunPod 具有超快的冷启动时间和 50 多个随时可用的模板，使机器学习 (ML) 工作负载的部署更轻松、更高效。

主要特点

• 超快部署：在几毫秒内启动 GPU pod，减少冷启动等待时间。
• 预配置环境：立即开始使用 PyTorch、TensorFlow 或自定义环境。
• 社区和自定义模板：使用 50 多种预构建模板或创建自己的自定义容器。
• 全球分布式基础架构：在全球多个数据中心部署 ML 工作负载。
• 无缝扩展：根据需要扩展 GPU 容量，优化成本和性能。

为什么选择 RunPod 来微调 LLM？

• 即时模型训练：无需长时间等待；立即开始微调。
• 预建人工智能环境：开箱即支持 PyTorch 和 TensorFlow 等框架。
• 可定制部署：自带容器或从社区模板中选择。
• 全球 GPU 可用性：确保高可用性和低延迟推理。

定价

Lambda Labs

Lambda Labs 为人工智能开发人员提供量身定制的高性能云计算解决方案。凭借按需提供的英伟达™（NVIDIA®）GPU 实例、可扩展集群和 priKvate 云选项，Lambda Labs 可为人工智能训练和推理提供经济高效的基础设施。

主要功能

• 一键集群：利用 Quantum-2 InfiniBand 即时部署英伟达 B200 GPU 群集。
• 按需实例：按小时计费的 GPU 实例，包括 H100，起价 2.49 美元/小时。
• 私有云：利用 Quantum-2 InfiniBand 预留数千个 H100、H200、GH200、B200、GB200 GPU。
• 最低成本的人工智能推理：无服务器 API 访问最新 LLM，无速率限制。
• Lambda 堆栈：PyTorch®、TensorFlow®、CUDA®、CuDNN®、NVIDIA 驱动程序的单线安装和更新。

为什么选择Lambda Labs？

• 灵活定价：按需访问，按时计费。
• 高性能 AI 计算：超低延迟的 Quantum-2 InfiniBand。
• 可扩展的 GPU 基础架构：从单个实例到大型集群。
• 针对人工智能工作流进行了优化：预装 ML 框架，可快速部署。

定价

小结

微调大型语言模型不再是昂贵的资源密集型工作。借助 Vast.ai、Together AI、Cudo Compute、RunPod 和 Lambda Labs 等云平台提供的高性能 GPU，其成本仅为传统提供商的一小部分，人工智能研究人员和开发人员现在可以获得可扩展、价格合理的解决方案。无论您是需要按需访问、长期预订，还是需要节省成本的承诺计划，这些平台都能让您比以往任何时候都更容易获得最先进的人工智能训练和推理。根据您的具体需求选择合适的提供商，您就可以优化性能和预算，从而专注于创新而不是基础设施成本。