Les meilleures plateformes d'hébergement LLM sont Runpod, Hugging Face Inference Endpoints, Modal, Together AI et Fireworks AI. Runpod est notre choix le plus flexible. Les autres se distinguent par leur déploiement sur hub, leur contrôle via Python, la possibilité d'accéder à une capacité dédiée ou leurs variantes LoRa.
L'hébergement LLM constitue la couche de service des modèles. Il charge les poids, exécute un moteur d'inférence, expose une API et gère une combinaison de réplicas, de mise à l'échelle, de journaux et de sécurité. Il s'agit de bien plus qu'une simple location. GPU.
Veuillez noter que ce guide est une évaluation éditoriale basée sur la recherche. HostScore Nous avons testé de nombreux environnements d'hébergement, mais pas ces cinq plateformes dans le cadre d'un test comparatif LLM contrôlé et inter-fournisseurs. Nous utilisons cette expérience pour déterminer ce qui doit être mesuré, et non pour inventer des résultats.
Comparatif des meilleures plateformes d'hébergement pour les programmes de maîtrise en droit (LLM)
| Provider | Meilleur pour | Choix de déploiement | Poids personnalisés ou privés | Principale limitation |
|---|---|---|---|---|
| Pod d'exécution | Service flexible sans serveur et autogéré | travailleurs sans serveur et pods persistants | Oui, cela dépend du déploiement | Plus de contrôles de configuration et de conformité qu'un point de terminaison entièrement géré |
| Étreindre le visage | Déploiement géré natif du hub | Points de terminaison gérés dédiés | Oui | Le démarrage à froid peut prendre plusieurs minutes pour certains modèles. |
| Modal | Inférence personnalisée basée sur le code | Fonctions Python, conteneurs et points de terminaison Web | Oui | Nécessite Python et un réglage du déploiement |
| Ensemble IA | Passer d'un logement partagé APIs à capacité dédiée | Inférence sans serveur et inférence de modèle dédiée | Modèles optimisés et téléchargés pris en charge | Les déploiements dédiés continuent d'être facturés pendant leur exécution. |
| IA de feux d'artifice | Inférence dédiée à usage intensif et variantes LoRA | Modèles sans serveur et déploiements dédiés | Déploiements dédiés uniquement | L'architecture sans serveur ne s'accompagne d'aucun SLA de disponibilité ni de latence. |
Le choix optimal dépend du modèle, de la quantification, du moteur, du contexte, de la concurrence, de la latence cible et du profil de trafic. Selon notre étude, aucun fournisseur d'hébergement LLM n'est universellement le plus rapide ou le moins cher.
1. Runpod
Runpod fournit une persistance GPU Pods et workers Serverless basés sur des conteneurs. Ses options LLM vont de la mise à l'échelle gérée des workers aux environnements où les développeurs contrôlent la pile de conteneurs et de serveurs.
Pourquoi recommandons-nous Runpod ?
Runpod couvre la plus large gamme de styles de déploiement de cette sélection. Son worker vLLM documenté crée un point de terminaison compatible avec OpenAI (lire ici), tandis que les travailleurs actifs et flexibles (voir les modes de travailElle offre le choix entre une capacité toujours disponible et des économies grâce à la mise à l'échelle à zéro. Elle convient aux développeurs qui ont besoin de plus de contrôle qu'une API à jetons.
Le hic. Les workers Flex doivent initialiser un conteneur et charger le modèle dès que la demande est de retour. La facturation sans serveur débute au démarrage du worker et inclut le démarrage, l'exécution et le délai d'inactivité, arrondi à la seconde près. Le comportement au démarrage à froid et le temps facturable dépendent donc de l'image, de la méthode de chargement du modèle et de la configuration du point de terminaison.
HostScore'miser. Runpod est notre choix le plus flexible pour la recherche globale. Personnellement, nous l'utiliserions lorsque le contrôle en temps réel est crucial, mais nous testerions les démarrages à froid, la capacité régionale et le niveau de sécurité requis avant de considérer une configuration comme prête pour la production.
2. Faire un câlin au visage
Hugging Face Inference Endpoints est un service de déploiement géré connecté au Hugging Face Hub. Il récupère les poids du modèle, provisionne l'infrastructure, expose le point de terminaison et gère la mise à l'échelle automatique et l'observabilité.
Pourquoi nous recommandons Hugging Face?
Hugging Face offre la solution la plus simple pour passer d'un dépôt Hub public, protégé ou privé à un point de terminaison de production géré. Les options de moteur actuelles incluent vLLM, SGLang, llama.cpp, TGI, TEI et les conteneurs personnalisés, offrant ainsi aux équipes une plus grande flexibilité de déploiement qu'une API à modèle fixe, sans qu'elles aient à gérer directement Kubernetes ou CUDA.
Le hic. La mise à l'échelle à zéro peut entrer en conflit avec les applications réactives (détailsLe proxy peut renvoyer une erreur 503 pendant l'initialisation d'une réplique, et le démarrage peut prendre quelques minutes. L'inférence de génération de texte est également en mode maintenance ; Hugging Face recommande vLLM ou SGLang pour les nouveaux points de terminaison.
HostScore'miser. Hugging Face est la solution la plus performante pour les équipes utilisant déjà le Hub. Pour les conversations interactives, assurez-vous de maintenir une capacité suffisante ou vérifiez que l'application peut gérer un démarrage différé.
3. Mode
Modal est une plateforme de calcul sans serveur pour les charges de travail Python et d'IA. Les développeurs peuvent combiner du code d'inférence personnalisé, des conteneurs, des points de terminaison web, des tâches, et GPU ressources dans un seul déploiement.
Pourquoi nous recommandons Modal?
Modal convient aux équipes souhaitant optimiser simultanément le serveur d'inférence et le système Python associé. Ses recommandations permettent de distinguer les charges de travail nécessitant un débit élevé, une faible latence et un démarrage à froid minimal, tandis que son autoscaler expose les capacités minimales, maximales et de stockage tampon. Les équipes peuvent ainsi équilibrer directement la capacité active, la latence et le coût d'inactivité.
Le hic. Modal propose des modules plutôt qu'un flux de travail de modélisation unique. L'équipe doit choisir le moteur de serveur, le comportement des conteneurs, la stratégie de chargement des modèles et les paramètres de mise à l'échelle. Une capacité disponible plus importante réduit le risque au démarrage, mais augmente le coût en cas d'inactivité.
HostScore'miser. Modal est la solution la plus adaptée lorsque l'inférence fait partie d'un système Python plus vaste. Elle offre un contrôle utile, mais exige une plus grande appréciation du déploiement et des performances que les points de terminaison d'inférence Hugging Face.
4. Ensemble AI
L'IA partagée fournit des serveurs sans serveur partagés APIs et l'inférence de modèles dédiés. Les équipes peuvent commencer avec des modèles hébergés et réserver ultérieurement des répliques pour les modèles de base pris en charge ou pour des ajustements plus fins.
Pourquoi recommandons-nous Together AI ?
Les points de terminaison dédiés utilisent la même API d'inférence que les modèles sans serveur de Together, ce qui permet aux applications de migrer vers une capacité réservée sans adopter un nouveau format de requête. Les équipes peuvent ainsi réaliser des prototypes avec une inférence par jeton et ajouter de la capacité dédiée à mesure que le trafic se stabilise.
Le hic. Les réplicas dédiés sont facturés à la minute matérielle pendant leur fonctionnement, indépendamment du volume de requêtes. La mise à zéro des deux limites de réplicas libère le matériel, mais le déploiement reste arrêté jusqu'à ce que les limites soient à nouveau augmentées. Il ne se réactive pas automatiquement en cas de requête.
HostScore'miser. Together AI propose une solution de migration judicieuse pour une charge de travail de modélisation croissante. Comparez le coût réel en fonction de l'utilisation prévue, y compris les périodes de faible activité et le nombre minimal de réplicas, avant de passer à une facturation sans serveur.
5. IA de feux d'artifice
Fireworks AI propose une inférence partagée sans serveur et une infrastructure dédiée privée. GPU Il prend en charge les déploiements. Il gère les modèles de base hébergés, les modèles personnalisés téléchargés, les réglages fins et les adaptateurs LoRa selon différentes règles de déploiement.
Pourquoi recommandons-nous Fireworks AI ?
Fireworks est particulièrement adapté aux demandes stables, aux pondérations privées ou à plusieurs variantes LoRa. L'inférence sans serveur offre un point de départ moins contraignant, tandis que les déploiements dédiés prennent en charge les modèles de base personnalisés et les adaptateurs LoRa, et sont facturés à l'usage. GPU-deuxième (Modèle et règles de déploiement des feux d'artifice).
Le hic. Fireworks indique que la disponibilité et la latence des serveurs sans serveur sont données au mieux, sans contrat de niveau de service (SLA). La facturation des serveurs dédiés se poursuit tant qu'une instance est active, même sans appels d'API. Les déploiements dédiés peuvent être mis à l'échelle à partir de zéro, mais le temps de démarrage à froid varie selon la taille du modèle. Fireworks recommande un minimum d'une réplique lorsqu'une réponse immédiate est requise.
HostScore'miser. Fireworks est une solution prometteuse pour les déploiements LoRa et d'inférence dédiée à forte utilisation. Son service partagé est utile pour le prototypage, mais l'absence de SLA le rend moins adapté aux environnements de production critiques en termes de latence.
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Découvrez nos servicesDe quel type d'hébergement LLM avez-vous besoin ?
Les cinq fournisseurs résolvent différents problèmes de déploiement de modèles. Nous recommandons aux lecteurs de choisir leur modèle de déploiement avant de comparer les différentes plateformes. L'inférence autogérée signifie que votre équipe est responsable de la machine et de la pile de déploiement. Comparez cette infrastructure dans notre article. Mieux GPU Guide d'hébergement de serveursL'application, la base de données, le pipeline RAG et l'environnement d'exécution de l'agent appartiennent à Best AI Hosting.
| Modèle de déploiement | Meilleur rapport qualité/prix | Modèle de facturation | Compromis principal |
|---|---|---|---|
| API de modèle partagé ou sans serveur | Prototypes et trafic incertain | Généralement des jetons ou des secondes actives | Contrôle limité et variation possible de la capacité partagée |
| Point de terminaison dédié géré | modèles privés et demande de production stable | Numéroté GPU Paisible | Coût d'inactivité ou de réplique minimale plus élevé |
| Autogéré GPU inférence | Moteurs personnalisés et exigences spécialisées | Temps de disponibilité de l'instance | Travail de contrôle et d'exploitation de haut niveau |
Quels critères comparer avant de choisir un établissement d'accueil pour un LLM ?
La plateforme la mieux adaptée au modèle et à la charge de travail prévue. Utilisez ces questions pour affiner votre sélection.
Il n'existe pas de seuil de rentabilité universel entre l'inférence sans serveur et l'inférence dédiée. Ce seuil varie en fonction de l'utilisation, du traitement par lots, de la combinaison entrée/sortie, de la capacité inactive et des exigences de latence.
| Décision | Ce qu'il faut vérifier | Pourquoi cela compte |
|---|---|---|
| Quel modèle sera exécuté ? | Prise en charge des référentiels, des révisions, des licences, de la quantification et des poids personnalisés | Détermine la compatibilité et l'utilisation commerciale |
| Quel moteur est nécessaire ? | vLLM, SGLang, llama.cpp, TGI ou un conteneur personnalisé | Modifications apportées à la prise en charge des modèles, au réglage et à la portabilité |
| Comment les utilisateurs interagiront-ils ? | Longueur de l'invite, longueur de la sortie, concurrence et cible de latence | Le traitement par chat et le traitement par lots nécessitent une optimisation différente |
| Comment le point final évoluera-t-il ? | Répliques minimales, mise à l'échelle à zéro, démarrages à froid et capacité | Affecte la réactivité et les coûts d'inactivité |
| Où seront stockées les données et les pondérations ? | Régions, journaux, points de terminaison privés et accès au référentiel | Détermine l'adéquation en matière de confidentialité et de gouvernance |
| Quel est le coût d'une charge de travail terminée ? | Jetons, GPU temps, démarrage, temps d'inactivité, stockage et transfert | Capacité GPU ou les taux de jetons n'indiquent pas le coût total |
Combien GPU La mémoire dont un LLM a-t-il besoin ?
Les poids du modèle ne constituent que le point de départ. Un modèle à 7 milliards de paramètres en virgule flottante 16 bits (FP16) nécessite environ 14 Go pour les poids, avant même la mise en cache clé-valeur et la surcharge d'exécution. NVIDIA explique ces composants de la mémoire dans ce guide très détaillé.
Un contexte plus long et une concurrence accrue augmentent la demande en cache KV. vLLM signale qu'un cache KV insuffisant peut entraîner la préemption de requêtes et augmenter la latence de bout en bout. Il est nécessaire de corriger la révision du modèle, la quantification, le contexte, la concurrence et le moteur avant d'utiliser une estimation de la VRAM.
Quel moteur d'inférence LLM choisir ?
| Moteur | Meilleur rapport qualité/prix | Limite importante |
|---|---|---|
| vLLM | Service de transformateurs à haut débit et compatible avec OpenAI APIs | Les performances dépendent du modèle, du traitement par lots, des paramètres de mémoire et de la version. |
| SG Lang | LLM avancé et service multimodal là où pris en charge | La couverture des plateformes et des modèles varie |
| lama.cpp | Modèles GGUF et processeur flexible/GPU déploiement quantifié | Toutes les plateformes gérées ne l'exposent pas. |
| TGI | Déploiements existants de Hugging Face | En mode maintenance ; vLLM ou SGLang est préféré pour les nouveaux points de terminaison |
Aucun moteur n'est universellement plus rapide. L'architecture du modèle, la précision, la longueur des séquences, le traitement par lots, le matériel et la version du moteur ont tous une incidence sur le résultat.
Quels indicateurs de performance LLM sont importants ?
| Métrique | Ce que cela révèle |
|---|---|
| Délai d'obtention du premier jeton (TTFT) | Combien de temps l'utilisateur attend-il avant que la génération ne commence ? |
| Latence inter-jetons ou TPOT | La rapidité avec laquelle les jetons suivants apparaissent |
| Latence de bout en bout | Temps total d'achèvement |
| débit de sortie | Jetons générés lors du déploiement |
| Bon débit | Requêtes terminées dans un délai cible de latence |
| Taux d'erreur, de délai d'attente et de démarrage à froid | Fiabilité face à une demande fluctuante |
| Coût par charge de travail terminée | Coût de démarrage, d'inférence, d'inactivité et de réplication |
GuideLLM définit la latence au niveau du jeton, le débit, la concurrence, l'état des requêtes et les résumés en percentile pour les tests LLM (référence). TTFT et TPOT doivent rester séparés car le préremplissage des invites et le décodage des jetons ont un comportement différent en matière de ressources et peuvent interférer l'un avec l'autre.
Quelles sont les conditions importantes en matière de confidentialité, de sécurité et de licence ?
Vérifiez la conservation des invites et des réponses, les journaux, l'exposition des points de terminaison, le réseau privé, l'accès au référentiel, les régions de traitement et la licence d'utilisation commerciale du modèle. Une certification au niveau de la plateforme ne couvre pas automatiquement tous les modèles, régions ou configurations client.
Hugging Face dit Les points de terminaison d'inférence ne stockent ni charges utiles ni jetons.Cependant, les journaux des points de terminaison sont conservés pendant 30 jours. Il propose des points de terminaison publics, protégés et privés, les points de terminaison privés utilisant AWS intra-région ou Azure Lien privé.
Comment La HostScore Évaluer l'hébergement LLM ?
HostScore dissocie la disponibilité de la réactivité. Dans notre version mise à jour Test BluehostLa charge de travail non mise en cache n'a renvoyé aucune erreur de requête, mais le délai moyen était d'environ 1.4 seconde en cas de faible concurrence. Un point de terminaison LLM peut également rester disponible tout en générant un délai important lors de l'obtention du premier jeton. Atlantic.Net vers les tests Aucune erreur n'a été constatée lors de 500 requêtes simultanées. WooCommerce utilisateurs, mais les temps de réponse dynamiques ont considérablement augmenté.
Une comparaison LLM devrait donc mesurer la mise en file d'attente, les délais d'attente et la latence en percentile à mesure que la concurrence augmente, plutôt que de présenter une moyenne à faible charge.
Il ne s'agit pas de tests comparatifs des cinq plateformes LLM. Une comparaison rigoureuse nécessite de fixer la révision du modèle, la quantification, le contexte, la longueur de la sortie, le moteur et la région, puis de distinguer les exécutions à froid et à chaud. En attendant, ces classements restent des évaluations basées sur la recherche plutôt qu'un tableau de bord de performance.
FAQ sur l'hébergement pour les programmes de maîtrise en droit (LLM)
Un LLM peut-il fonctionner sur un serveur composé uniquement d'un processeur ?
Oui, notamment un modèle quantifié plus petit utilisant un moteur tel que llama.cpp. L'inférence sur CPU est plus adaptée aux charges de travail locales, à faible volume ou tolérantes à la latence qu'une API générative très sollicitée.
Qu'est-ce qu'un point de terminaison compatible avec OpenAI ?
Un point de terminaison compatible avec OpenAI respecte les formats de requête et de réponse d'OpenAI. Les applications peuvent généralement modifier l'URL de base, le nom du modèle et la clé API, mais les fournisseurs peuvent prendre en charge des paramètres et des fonctionnalités différents.
L'hébergement LLM sans serveur ou dédié : est-il préférable ?
L'hébergement sans serveur convient aux prototypes et aux flux de trafic imprévisibles, car sa capacité s'adapte à la demande. L'hébergement dédié est généralement préférable pour les charges de travail stables nécessitant des performances prévisibles, des modèles privés ou un contrôle plus strict de l'infrastructure. Apprenez-en davantage sur l'hébergement sans serveur grâce à ce guide.
De combien de VRAM un LLM a-t-il besoin ?
Les besoins en mémoire vidéo (VRAM) dépendent du nombre de paramètres, de la précision numérique, de la longueur du contexte, de la concurrence et de la surcharge d'exécution. Par exemple, un modèle de 7 milliards de paramètres nécessite environ 14 Go pour les seuls poids FP16, avant même de prendre en compte le cache KV et les autres utilisations de la mémoire.
L'hébergement LLM peut-il s'adapter à zéro ?
Certaines plateformes peuvent réduire un point de terminaison à zéro réplica actif, mais la requête suivante risque de subir un délai de démarrage à froid pendant le chargement du modèle. Pour les applications sensibles à la latence, maintenir au moins un réplica actif peut améliorer l'expérience utilisateur.
Recommandation finale
Choisissez Pod d'exécution lorsque la flexibilité de déploiement et le contrôle en temps réel sont primordiaux. Étreindre le visage est mieux adapté aux équipes travaillant avec des modèles Hub, tandis que Modal Convient au développement axé sur Python. Ensemble IA offre une voie pratique pour passer de l'inférence partagée à une capacité dédiée, et IA de feux d'artifice Cette solution est à envisager pour les modèles privés, les charges de travail soutenues et les multiples variantes LoRa. Le choix optimal dépendra en définitive de votre modèle, de votre trafic, de votre objectif de latence, de vos exigences en matière de confidentialité et du coût total d'exploitation.
Si vous n'êtes pas certain du modèle de déploiement ou du fournisseur qui convient à votre projet, consultez le HostScore équipe pour des conseils d'hébergementPartagez avec nous votre modèle, votre utilisation prévue, vos exigences techniques et votre budget, et nous vous aiderons à identifier la solution d'hébergement la plus adaptée.
