Лучшими платформами для размещения LLM-приложений являются Runpod, Hugging Face Inference Endpoints, Modal, Together AI и Fireworks AI. Runpod — наш наиболее гибкий вариант в целом. Остальные выделяются развертыванием через Hub, управлением с помощью Python, возможностью выделения ресурсов или вариантами LoRA.
Хостинг LLM — это слой, предоставляющий модель. Он загружает веса, запускает механизм вывода, предоставляет API и управляет некоторой комбинацией реплик, масштабирования, логирования и безопасности. Это больше, чем просто аренда. GPU.
Обратите внимание, что данное руководство основано на результатах исследований и представляет собой редакционную оценку. HostScore Мы протестировали множество хостинговых сред, но не эти пять платформ в контролируемом межпровайдерском сравнительном тестировании LLM. Мы используем этот опыт, чтобы определить, что следует измерять, а не для того, чтобы выдумывать результаты.
Сравнение лучших платформ для хостинга программ магистратуры.
| Разработчик | Лучше всего | Варианты развертывания | Индивидуальные или персональные весы | Основное ограничение |
|---|---|---|---|---|
| Ранпод | Гибкая бессерверная система обслуживания с самостоятельным управлением. | Бессерверные рабочие процессы и постоянно доступные поды | Да, зависит от развертывания. | Более тщательная проверка конфигурации и соответствия требованиям, чем у полностью управляемой конечной точки. |
| Обнимая лицо | Управляемое развертывание, интегрированное в Hub | Выделенные управляемые конечные точки | Да | Для некоторых моделей запуск двигателя на холодную может занимать несколько минут. |
| Модальный | Пользовательский вывод с использованием подхода «сначала код» | Функции Python, контейнеры и веб-конечные точки | Да | Требуется Python и настройка развертывания. |
| Вместе ИИ | Переход от совместного использования APIs к выделенной мощности | Бессерверный вывод результатов и выделенная модель для вывода результатов | Поддерживаются доработанные и загруженные модели. | При использовании выделенных развертываний оплата продолжается во время работы. |
| Фейерверк ИИ | Высокочастотные специализированные варианты вывода и LoRA | Бессерверные модели и выделенные развертывания | Только для выделенных развертываний | Бессерверная архитектура не предусматривает соглашений об уровне обслуживания (SLA) по времени безотказной работы или задержкам. |
Правильный выбор зависит от модели, квантизации, движка, контекста, параллелизма, целевой задержки и характера трафика. Согласно нашим исследованиям, ни один хостинг для LLM не является универсально самым быстрым или самым дешевым.
1. Runpod
Runpod обеспечивает постоянное GPU Поды и бессерверные рабочие процессы на основе контейнеров. Варианты LLM варьируются от масштабируемости управляемых рабочих процессов до сред, где разработчики контролируют контейнеры и стек обслуживания.
Почему мы рекомендуем Runpod?
Runpod охватывает самый широкий спектр стилей развертывания в этом списке. Его документированный vLLM-воркер создает совместимую с OpenAI конечную точку (здесь), в то время как работники Active и Flex (см. режимы работыЭто позволяет выбирать между постоянно доступной мощностью и масштабированием до нуля с минимальными затратами. Подходит разработчикам, которым требуется больший контроль, чем предоставляет API на основе токенов.
Подвох. Рабочие процессы Flex должны инициализировать контейнер и загрузить модель, когда спрос возобновится. Плата за использование бессерверных вычислений начинается с момента запуска рабочего процесса и включает в себя запуск, выполнение и тайм-аут простоя, округленный до ближайшей секунды. Таким образом, поведение при холодном запуске и оплачиваемое время зависят от образа, метода загрузки модели и конфигурации конечной точки.
HostScoreМнение. Runpod — наш наиболее гибкий выбор для исследования в целом. Лично мы бы использовали его, когда важен контроль во время выполнения, но перед тем, как считать конфигурацию готовой к использованию в производственной среде, протестировали бы холодные запуски, региональные возможности и необходимый уровень безопасности.
2. Обнимать лицо
Hugging Face Inference Endpoints — это управляемый сервис развертывания, подключенный к Hugging Face Hub. Он получает веса модели, выделяет инфраструктуру, предоставляет доступ к конечной точке, а также управляет автомасштабированием и мониторингом.
Почему мы рекомендуем Hugging Face?
Hugging Face предлагает наиболее простой путь от публичного, закрытого или частного репозитория Hub к управляемой производственной конечной точке. В настоящее время доступны следующие варианты движка: vLLM, SGLang, llama.cpp, TGI, TEI и пользовательские контейнеры, что обеспечивает командам большую гибкость в развертывании, чем API с фиксированной моделью, без необходимости напрямую управлять Kubernetes или CUDA.
Подвох. Масштабирование до нуля может конфликтовать с адаптивными приложениями.подробнееПрокси-сервер может возвращать ошибку 503 во время инициализации реплики, а запуск может занять несколько минут. Функция генерации текста также находится в режиме обслуживания, и Hugging Face рекомендует использовать vLLM или SGLang для новых конечных точек.
HostScoreМнение. Hugging Face — это наиболее мощный управляемый вариант для команд, уже использующих Hub. Для интерактивного чата поддерживайте достаточную мощность или убедитесь, что приложение может обрабатывать задержку запуска.
3. Капитал
Modal — это бессерверная вычислительная платформа для задач на Python и искусственного интеллекта. Разработчики могут комбинировать собственный код вывода, контейнеры, веб-конечные точки, задания и GPU ресурсы в рамках одного развертывания.
Почему мы рекомендуем Modal?
Modal подходит для команд, которые хотят совместно настраивать сервер вывода и окружающую систему Python. Его рекомендации различают рабочие нагрузки с высокой пропускной способностью, низкой задержкой и низким уровнем холодного запуска, а его автомасштабирование предоставляет доступ к минимальному, максимальному и буферному количеству контейнеров. Команды могут напрямую балансировать «горячую» мощность, задержку и стоимость простоя.
Подвох. Modal предоставляет не единый управляемый рабочий процесс для каждой модели, а целые блоки. Команда должна выбрать механизм обслуживания, поведение контейнера, стратегию загрузки моделей и параметры масштабирования. Увеличение объема «горячих» ресурсов снижает риск запуска, но увеличивает затраты на простой.
HostScoreМнение. Модальный интерфейс лучше всего подходит в случаях, когда вывод данных является частью более крупной системы Python. Он предлагает полезный контроль, но требует более тщательной оценки развертывания и производительности, чем использование конечных точек для вывода лиц.
4. Вместе ИИ
Together AI предоставляет общий бессерверный сервис. APIs и выделенное моделирование. Команды могут начать с размещенных моделей, а позже зарезервировать реплики для поддерживаемых базовых моделей или для тонкой настройки.
Почему мы рекомендуем Together AI?
Выделенные конечные точки используют тот же API для вывода данных, что и бессерверные модели Together, поэтому приложения могут переходить на зарезервированную мощность без изменения формата запросов. Команды могут создавать прототипы с выводом данных для каждого токена и добавлять выделенную мощность по мере стабилизации трафика.
Подвох. За использование выделенных реплик взимается плата за каждую минуту работы оборудования, независимо от объема запросов. Установка обоих пределов количества реплик на ноль освобождает оборудование, но развертывание остается остановленным до тех пор, пока пределы не будут снова увеличены. Оно не просыпается автоматически при получении запроса.
HostScoreМнение. Together AI предлагает разумный путь миграции для растущей нагрузки моделей. Сравните реальную стоимость при ожидаемом использовании, включая периоды затишья и минимальное количество реплик, прежде чем отказываться от бессерверной архитектуры.
5. Фейерверк ИИ
Fireworks AI предоставляет возможность выполнения вычислений на основе совместного бессерверного режима и выделенных частных серверов. GPU Развертывания. Поддерживаются размещенные базовые модели, загруженные пользовательские модели, тонкая настройка и адаптеры LoRA в соответствии с различными правилами развертывания.
Почему мы рекомендуем Fireworks AI?
Fireworks особенно актуален при стабильном спросе, использовании частных весов или нескольких вариантов LoRA. Бессерверное выполнение задач обеспечивает более низкую начальную точку затрат, в то время как выделенные развертывания поддерживают пользовательские базовые модели и адаптеры LoRA и оплачиваются по мере необходимости. GPU-второй (Модель и правила развертывания фейерверков).
Подвох. Fireworks описывает время безотказной работы и задержку бессерверных вычислений как "максимально возможное" без соглашения об уровне обслуживания (SLA). Плата за выделенный экземпляр взимается до тех пор, пока он активен, даже без вызовов API. Выделенные развертывания могут масштабироваться с нуля, но время холодного запуска зависит от размера модели, и Fireworks рекомендует использовать как минимум одну реплику, если требуется немедленный отклик.
HostScoreМнение. Fireworks — отличный кандидат для развертывания в средах с высокой интенсивностью использования, предназначенных для вывода данных и LoRA. Его общий сервис полезен для прототипирования, но отсутствие соглашения об уровне обслуживания (SLA) делает его непригодным для критически важных с точки зрения задержки производственных задач.
Настройка хостинга может быть сложной. Поэтому мы создали HostScore Помощь в настройке — готовая услуга по правильной настройке вашего хостинга.
Мы помогаем с SSL установка, настройка DNS и сервера имен, WordPress Установка или миграция, а также настройка безопасности. Единоразовая плата. Гарантия 100% возврата средств.
Ознакомьтесь с нашими услугамиКакой тип хостинга для программ LLM вам нужен?
Пять поставщиков решают разные задачи развертывания моделей. Мы рекомендуем читателям выбрать модель развертывания, прежде чем сравнивать отдельные платформы. Самостоятельное управление выводом означает, что ваша команда отвечает за машину и стек обслуживания. Сравните эту инфраструктуру в нашем Лучшее GPU Руководство по размещению серверовПриложение, база данных, конвейер RAG и среда выполнения агентов относятся к категории «Лучший хостинг ИИ».
| Модель развертывания | Наиболее подходящий | Схема выставления счетов | Главный компромисс |
|---|---|---|---|
| API для моделей с общим или бессерверным доступом | Прототипы и неопределенность в транспортном потоке | Обычно это токены или активные секунды. | Ограниченный контроль и возможное изменение пропускной способности при совместном использовании ресурсов. |
| Управляемая выделенная конечная точка | Частные модели и стабильный спрос на производство | Выделенные GPU время | Более высокая стоимость простоя или минимального количества реплик |
| Самостоятельно управляемый GPU вывод | Двигатели, изготовленные на заказ, и особые требования | Время безотказной работы экземпляра | Высший уровень контроля и оперативной работы. |
Что следует сравнить перед выбором хостинга для программы LLM?
Наилучшая платформа соответствует модели и ожидаемой рабочей нагрузке. Используйте эти вопросы, чтобы сузить список кандидатов.
Универсальной точки безубыточности между бессерверной и выделенной обработкой данных не существует. Она меняется в зависимости от загрузки, пакетной обработки, соотношения ввода/вывода, простаивающей мощности и требований к задержке.
| Решение | Что нужно проверить | Почему это важно |
|---|---|---|
| Какая модель будет работать? | Поддержка репозитория, редактирования, лицензирования, квантования и пользовательских весов. | Определяет совместимость и коммерческое использование. |
| Какой двигатель необходим? | vLLM, SGLang, llama.cpp, TGI или пользовательский контейнер | Изменения в поддержке моделей, настройке и переносимости. |
| Как будут взаимодействовать пользователи? | Длина подсказки, длина выходных данных, параллелизм и целевая задержка. | Для оптимизации чата и пакетной обработки требуются разные подходы. |
| Как будет масштабироваться конечная точка? | Минимальное количество реплик, масштабирование до нуля, холодные запуски и емкость. | Влияет на скорость отклика и затраты на простой. |
| Где будут храниться данные и веса? | Доступ к регионам, журналам, частным конечным точкам и репозиториям. | Определяет соответствие принципам конфиденциальности и управления. |
| Во сколько обходится выполненная работа? | жетоны, GPU время, запуск, время простоя, хранение и передача | номинальный GPU или же стоимость токенов не указана. |
Сколько GPU Необходима ли память для получения степени магистра права?
Весовые коэффициенты модели — это лишь отправная точка. Для модели с 7 миллиардами параметров в FP16 требуется примерно 14 ГБ памяти для весовых коэффициентов, не считая кэша ключ-значение и накладных расходов во время выполнения. NVIDIA объясняет эти компоненты памяти в это очень подробное руководство.
Увеличение контекста и параллелизма повышают потребность в KV-кэше. vLLM предупреждает, что недостаточный KV-кэш может вызвать вытеснение запросов и увеличить сквозную задержку. Перед использованием любой оценки VRAM необходимо исправить версию модели, квантизацию, контекст, параллелизм и движок.
Какой механизм вывода LLM следует выбрать?
| Двигатель | Наиболее подходящий | Важное ограничение |
|---|---|---|
| vLLM | Высокопроизводительное обслуживание трансформаторов и совместимость с OpenAI APIs | Производительность зависит от модели, режима пакетной обработки, настроек памяти и версии. |
| СГЛанг | Расширенное обучение по программе LLM и мультимодальное обслуживание там, где это поддерживается. | Поддерживаемые платформы и модели различаются. |
| лама.cpp | Модели GGUF и гибкие процессоры/GPU квантованное развертывание | Не каждая управляемая платформа предоставляет к этому доступ. |
| TGI | Существующие развертывания технологии "Обнимающее лицо" | В режиме технического обслуживания для новых конечных точек предпочтительнее использовать vLLM или SGLang. |
Универсально быстрого движка не существует. На результат влияют архитектура модели, точность, длина последовательностей, пакетная обработка, аппаратное обеспечение и версия движка.
Какие показатели эффективности обучения в магистратуре по праву имеют значение?
| Метрика | Что это показывает |
|---|---|
| Время до получения первого токена (TTFT) | Сколько времени пользователь ждет до начала генерации? |
| Межтокенная задержка или TPOT | Как быстро появляются последующие токены |
| Сквозная задержка | Общее время выполнения |
| Выходная пропускная способность | Токены, сгенерированные в ходе развертывания |
| Хорошая производительность | Запросы выполняются в пределах целевого значения задержки. |
| Показатели ошибок, тайм-аутов и холодного запуска | Надежность при изменяющемся спросе |
| Стоимость за выполненную работу | Стоимость запуска, вывода, простоя и репликации |
GuideLLM определяет задержку на уровне токенов, пропускную способность, параллелизм, статус запроса и сводные данные по процентилям для тестов LLM (ссылка). TTFT и TPOT следует оставлять раздельно, поскольку предварительное заполнение подсказок и декодирование токенов имеют различное поведение в отношении ресурсов и могут мешать друг другу.
Какие условия конфиденциальности, безопасности и лицензирования имеют значение?
Проверьте срок хранения запросов и ответов, журналы, доступ к конечным точкам, частные сети, доступ к репозиторию, регионы обработки и коммерческую лицензию модели. Сертификация на уровне платформы не распространяется автоматически на каждую модель, регион или конфигурацию клиента.
Hugging Face говорит Конечные точки вывода не хранят полезные данные или токены.Однако журналы конечных точек сохраняются в течение 30 дней. Он предлагает публичные, защищенные и частные конечные точки, при этом частные конечные точки используют внутрирегиональные сети AWS или Azure PrivateLink.
Каким HostScore Оцените хостинг LLM?
HostScore Разделяет доступность и скорость отклика. В нашем обновленном тест BluehostВ случае некэшированной рабочей нагрузки ошибок запросов не наблюдалось, но при низкой параллельности запросов среднее время выполнения составляло около 1.4 секунды. Конечная точка LLM также может оставаться доступной, обеспечивая при этом значительную задержку при получении первого токена. Atlantic.Net тестов При 500 одновременных операциях ошибок не выявлено. WooCommerce пользователей, но время динамического отклика существенно увеличилось.
Поэтому при сравнении LLM следует измерять время ожидания в очередях, время ожидания и процентильную задержку по мере увеличения параллелизма, а не сообщать одно среднее значение с низкой нагрузкой.
Это не тесты пяти платформ LLM. Для контролируемого сравнения необходимо исправить доработку модели, квантизацию, контекст, длину выходных данных, движок и регион, а затем разделить холодные и теплые запуски. До тех пор эти рейтинги остаются оценками, основанными на исследованиях, а не таблицей лидеров по производительности.
Часто задаваемые вопросы о хостинге для студентов магистратуры
Может ли LLM работать на сервере, оснащенном только процессором?
Да, особенно для небольших квантованных моделей, использующих такой движок, как llama.cpp. Вывод данных на ЦП больше подходит для небольших объемов локальных или устойчивых к задержкам рабочих нагрузок, чем для загруженного генеративного API.
Что такое конечная точка, совместимая с OpenAI?
Совместимая с OpenAI конечная точка соответствует форматам запросов и ответов в стиле OpenAI. Приложения часто могут менять базовый URL-адрес, имя модели и ключ API, но поставщики могут поддерживать различные параметры и функции.
Что лучше: бессерверный хостинг или выделенный хостинг для обучения на уровне магистратуры?
Бессерверный хостинг подходит для прототипов и непредсказуемого трафика, поскольку его мощность может масштабироваться в зависимости от спроса. Выделенный хостинг, как правило, лучше подходит для стабильных нагрузок, требующих предсказуемой производительности, частных моделей или более жесткого контроля над инфраструктурой. Узнайте больше о бессерверном хостинге в этом руководстве.
Сколько видеопамяти требуется для LLM?
Требования к видеопамяти зависят от количества параметров, точности вычислений, длины контекста, параллелизма и накладных расходов во время выполнения. Например, для модели с 7 миллиардами параметров требуется примерно 14 ГБ только для весов FP16, не считая кэша ключ-значение и других операций с памятью.
Может ли хостинг LLM масштабироваться до нуля?
Некоторые платформы могут уменьшить количество активных реплик конечной точки до нуля, но следующий запрос может столкнуться с «холодным стартом» во время загрузки модели. Для приложений, чувствительных к задержкам, поддержание хотя бы одной активной реплики может обеспечить лучшее взаимодействие с пользователем.
Заключительная рекомендация
Выбирайте Ранпод когда гибкость развертывания и контроль во время выполнения имеют первостепенное значение. Обнимая лицо лучше подходит для команд, работающих с моделями Hub, в то время как Модальный подходит для разработки на основе Python. Вместе ИИ предлагает практический путь от совместного вывода к выделенной мощности, и Фейерверк ИИ Стоит рассмотреть этот вариант для частных моделей, длительных рабочих нагрузок и различных вариантов LoRA. Правильный выбор в конечном итоге зависит от вашей модели, характера трафика, целевого показателя задержки, требований к конфиденциальности и общих эксплуатационных расходов.
Если вы не уверены, какая модель развертывания или поставщик подходит для вашего проекта, проконсультируйтесь с HostScore команда для консультаций по размещениюПоделитесь с нами вашей моделью, предполагаемым использованием, техническими требованиями и бюджетом, и мы поможем вам определить наиболее подходящее направление хостинга.
