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AWS Cloud Practitioner (CLF-C02)
10 घंटा
डेटा वैज्ञानिक, ML इंजीनियर, और LLM इंजीनियर भले ही अलग-अलग तरह के हों, लेकिन इन्फ्रास्ट्रक्चर से हमारी चाहत अक्सर एक ही होती है: जितना कम झंझट, उतना बेहतर। हम क्लाउड एनवायरनमेंट कॉन्फ़िगर करने या जटिल AWS सेवाओं में उलझने में घंटे नहीं बिताना चाहते। हम बस कुछ बटन क्लिक करना, एक टर्मिनल या Jupyter Notebook खोलना, एक टेम्पलेट चुनना, और तुरंत किसी मॉडल को ट्रेन, फाइन-ट्यून, या सर्व करना चाहते हैं।
इस गाइड के प्रदाताओं का चयन इसी बात को ध्यान में रखकर किया गया है। ये यूज़र-फ्रेंडली डैशबोर्ड, प्री-कॉन्फ़िगर्ड एनवायरनमेंट, नोटबुक, टर्मिनल, कंटेनर टेम्पलेट और स्पष्ट सेटअप गाइड प्रदान करते हैं; जहाँ Jupyter डिफ़ॉल्ट रूप से उपलब्ध नहीं है, वहाँ भी अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म इसे कुछ ही मिनटों में इंस्टॉल करने देते हैं।
फिर भी, ये सभी एक ही तरह के उपयोगकर्ता की ज़रूरतें नहीं पूरी करते। कुछ प्लेटफ़ॉर्म कीमत और हार्डवेयर विकल्पों पर आधारित मार्केटप्लेस हैं; अन्य पूर्वानुमेय वर्चुअल मशीनें, सर्वरलेस GPU निष्पादन, मैनेज्ड इन्फरेंस, या डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग के लिए एंटरप्राइज़-स्केल क्लस्टर देते हैं। हम इन्हें चार श्रेणियों में दस प्रदाताओं के रूप में तुलना करते हैं: GPU मार्केटप्लेस और फ़्लेक्सिबल कैपेसिटी नेटवर्क, सेल्फ-सर्व AI GPU क्लाउड, एंटरप्राइज़-स्केल AI क्लाउड, और डेवलपर-फर्स्ट, नोटबुक-फ्रेंडली प्लेटफ़ॉर्म।
GPU मार्केटप्लेस और फ़्लेक्सिबल कैपेसिटी नेटवर्क
GPT मार्केटप्लेस डिस्ट्रिब्यूटेड GPU क्षमता तक लचीली पहुँच के इर्द-गिर्द बनाए जाते हैं। ये प्रयोगों, बैच जॉब्स, कम अवधि की फाइन-ट्यूनिंग, और तब उपयोगी हैं जब हार्डवेयर का चयन और लागत सबसे अधिक मायने रखती है।
1. Vast.ai
Vast.ai वह प्लेटफ़ॉर्म है जिसका मैं मॉडल सर्विंग और LLM फाइन-ट्यूनिंग के लिए किफायती GPU तलाशने में सबसे अधिक उपयोग करता/करती हूँ।
इसके मार्केटप्लेस में GPU मशीनों का बड़ा चयन मिलता है जिसे आप हार्डवेयर, VRAM, विश्वसनीयता, स्थान और कीमत के आधार पर तुलना कर सकते हैं। हर लिस्टिंग में कंप्यूट और स्टोरेज लागत का स्पष्ट ब्योरा होता है, ताकि आपको पता रहे कि आप किस चीज़ के लिए भुगतान कर रहे हैं।
इंस्टेंस Jupyter Notebook, ब्राउज़र-आधारित टर्मिनल, SSH, और VS Code कनेक्शन सपोर्ट करते हैं। त्वरित परीक्षणों के लिए, मैं अक्सर कुछ सेंट ही खर्च करता/करती हूँ और फिर इंस्टेंस बंद कर देता/देती हूँ। हालाँकि, मशीन की उपलब्धता और विश्वसनीयता में भिन्नता हो सकती है क्योंकि हार्डवेयर अलग-अलग मार्केटप्लेस होस्ट से आता है।
उपयुक्त किसके लिए: किफायती एक्सपेरिमेंटेशन, मोडल सर्विंग, LoRA फाइन-ट्यूनिंग, और बैच इन्फरेंस।
2. RunPod
RunPod मेरा पसंदीदा GPU प्लेटफ़ॉर्म है, और मैंने LLMs की फाइन-ट्यूनिंग और इन्फरेंस के लिए इस पर सैकड़ों डॉलर खर्च किए हैं।
यह Vast.ai से तेज़ और उपयोग में आसान है, हालाँकि अच्छी मशीनें कंप्यूट और स्टोरेज लागत जोड़ने पर महंगी पड़ सकती हैं। RunPod तैयार टेम्पलेट्स, JupyterLab, वेब टर्मिनल, SSH, और VS Code इंटीग्रेशन के साथ लगभग बॉक्स से बाहर ही बेहतरीन काम करता है।
मेरा हालिया एकमात्र मुद्दा GPU उपलब्धता रहा है। लोकप्रिय मशीनें कभी-कभी उपलब्ध नहीं होतीं, जिससे मुझे इंतज़ार करना पड़ता है या अधिक महंगा विकल्प चुनना पड़ता है। इसके बावजूद, RunPod उन डेटा वैज्ञानिकों के लिए बेहतरीन प्लेटफ़ॉर्म बना रहता है जो जटिल क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर सीखे बिना मॉडल ट्रेन या सर्व करना चाहते हैं।
मैंने RunPod का उपयोग हमारी दो हालिया ट्यूटोरियल्स में किया है—बायोमेडिकल QA के लिए DiffusionGemma की फाइन-ट्यूनिंग और Gemma 4 की फाइन-ट्यूनिंग—दोनों ही ट्यूटोरियल एक ही RunPod GPU पॉड पर आरंभ से अंत तक चलते हैं।
उपयुक्त किसके लिए: शुरुआती, डेटा वैज्ञानिक, LLM फाइन-ट्यूनिंग, मॉडल सर्विंग, और वे सभी जो एक ऐसा GPU एनवायरनमेंट चाहते हैं जो बस काम करे।
3. Spheron Network
Spheron AWS या लंबी अवधि के कॉन्ट्रैक्ट से जूझे बिना किफायती, हाई-एंड GPUs तक पहुँच के लिए एक अच्छा विकल्प है।
यह कई डेटा-सेंटर प्रदाताओं की GPU क्षमता को एक डैशबोर्ड में लाता है, जिसमें VM और बेयर- मेटल मशीनें, फुल रूट SSH एक्सेस, पारदर्शी प्राइसिंग, और प्रति-मिनट बिलिंग शामिल है।
यह RTX 4090 और A100 मशीनों से लेकर H100, H200, और B200 GPUs तक सब कुछ प्रदान करता है। बड़े वर्कलोड्स के लिए, आप NVLink, InfiniBand, या RoCE नेटवर्किंग के साथ मल्टी-GPU और मल्टी-नोड क्लस्टर भी डिप्लॉय कर सकते हैं। यह RunPod की तुलना में थोड़ा अधिक इन्फ्रास्ट्रक्चर-केंद्रित है, लेकिन डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग के लिए गंभीर LLM टीमों को कहीं अधिक लचीलापन देता है।
उपयुक्त किसके लिए: किफायती हाई-एंड GPUs, मल्टी-GPU LLM ट्रेनिंग, डिस्ट्रिब्यूटेड वर्कलोड्स, और वे टीमें जिन्हें VM या बेयर- मेटल एक्सेस चाहिए।
4. TensorDock
TensorDock पूर्ण वर्चुअल मशीनें लॉन्च करने के लिए किफायती GPU मार्केटप्लेस है।
आप अपना GPU, CPU, RAM, स्टोरेज, लोकेशन और ऑपरेटिंग सिस्टम चुनते हैं, और यह आपको रूट एक्सेस वाली मशीन देता है। इसमें सस्ते कंज्यूमर GPUs से लेकर शक्तिशाली A100 और H100 मशीनों तक हार्डवेयर की व्यापक रेंज मिलती है।
यह RunPod जितना तैयार-टू-यूज़ नहीं है। सामान्यतः आप SSH के जरिए कनेक्ट होते हैं और अपना एनवायरनमेंट स्वयं कॉन्फ़िगर करते हैं, हालाँकि Docker इसके VM टेम्पलेट्स के साथ शामिल है, और उपलब्ध पोर्ट्स के माध्यम से Jupyter सेट अप किया जा सकता है। इससे आपको अधिक नियंत्रण मिलता है, लेकिन आपको अपने टूल्स इंस्टॉल और मैनेज करने में सहज होना चाहिए।
उपयुक्त किसके लिए: किफायती GPU वर्चुअल मशीनें, कस्टम PyTorch ट्रेनिंग, और स्वयं-प्रबंधित vLLM या TGI डिप्लॉयमेंट्स।
सेल्फ-सर्व AI GPU क्लाउड्स
ये प्लेटफ़ॉर्म खुले मार्केटप्लेस जैसे कम और एक वास्तविक क्लाउड मशीन किराए पर लेने जैसे अधिक हैं। आप GPU चुनते हैं, एक VM लॉन्च करते हैं, SSH या VS Code के माध्यम से कनेक्ट करते हैं, और ट्रेनिंग, फाइन-ट्यूनिंग, या मॉडल सर्विंग के लिए अपना एनवायरनमेंट बनाते हैं।
5. Hyperstack
Hyperstack आपको AWS, Azure, या जटिल एंटरप्राइज़ कॉन्ट्रैक्ट में धकेले बिना पूर्वानुमेय GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर देता है।
आप GPU कॉन्फ़िगरेशन, क्षेत्र, ऑपरेटिंग सिस्टम इमेज, और SSH की चुनते हैं, फिर कुछ ही मिनटों में एक पूर्ण वर्चुअल मशीन लॉन्च कर लेते हैं। यह कई डेटा-सेंटर क्षेत्रों में ऑन-डिमांड, स्पॉट, और रिज़र्व्ड क्षमता प्रदान करता है।
जब आपको किसी लंबे ट्रेनिंग जॉब या स्वयं-प्रबंधित इन्फरेंस डिप्लॉयमेंट के लिए विश्वसनीय मशीन चाहिए, तब यह अच्छा विकल्प है। आपको अपना एनवायरनमेंट अभी भी कॉन्फ़िगर करना होगा, लेकिन अनुभव पारंपरिक हाइपरस्केलर पर सब कुछ बनाने की तुलना में कहीं अधिक सीधा है।
उपयुक्त किसके लिए: पूर्वानुमेय GPU VMs, लंबी अवधि के ट्रेनिंग जॉब्स, कस्टम एनवायरनमेंट्स, और स्वयं-प्रबंधित मॉडल सर्विंग।
6. Hyperbolic
मैंने Hyperbolic पर सैकड़ों डॉलर खर्च किए हैं, और मुझे इसे इस्तेमाल करना अब भी बहुत पसंद है। मेरे लिए, यह अक्सर हाई-एंड GPUs तक पहुँचने का सबसे तेज़ और सबसे सस्ता तरीका रहा है। मशीनें विश्वसनीय हैं, जल्दी लॉन्च होती हैं, और मैं सीधे VS Code के जरिए कनेक्ट कर सकता/सकती हूँ, जिससे पूरा अनुभव लगभग लोकल की तरह लगता है।
Hyperbolic ऑन-डिमांड GPU इंस्टेंस, रिज़र्व्ड क्लस्टर्स, प्राइवेट-क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर, और OpenAI-कम्पैटिबल इन्फरेंस API प्रदान करता है। इसका मतलब है कि आप इसे त्वरित फाइन-ट्यूनिंग प्रयोग के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं और बाद में समर्पित क्षमता या मैनेज्ड इन्फरेंस पर उसी प्लेटफ़ॉर्म पर शिफ्ट हो सकते हैं।
मेरी सबसे बड़ी समस्या उपलब्धता है। पहले एकल H100 या A100 मशीनें किफायती दर पर खोजना बहुत आसान था। हाल ही में, जब मुझे उनकी ज़रूरत होती है, तो वे सस्ते विकल्प अक्सर उपलब्ध नहीं होते। कभी-कभार कोई H200 मिल जाता है, लेकिन उपलब्ध कॉन्फ़िगरेशन में से कई 4x या 8x GPU क्लस्टर होते हैं, जो मेरे सामान्य वर्कलोड के लिए बहुत महंगे और अत्यधिक शक्तिशाली हैं।
उपयुक्त किसके लिए: किफायती हाई-एंड GPU कंप्यूट, LLM फाइन-ट्यूनिंग, VS Code उपयोगकर्ता, मैनेज्ड इन्फरेंस, और वे टीमें जिन्हें आगे चलकर रिज़र्व्ड क्लस्टर की आवश्यकता पड़ सकती है।
एंटरप्राइज़-स्केल AI क्लाउड्स
ये प्रदाता गंभीर AI वर्कलोड्स के लिए हैं। यहाँ समर्पित GPU क्लस्टर्स, हाई-स्पीड नेटवर्किंग, स्केलेबल स्टोरेज, रिज़र्व्ड क्षमता, और ऐसा इन्फ्रास्ट्रक्चर मिलता है जो कुछ घंटों के बजाय महीनों तक विश्वसनीय रूप से चल सके।
7. Nebius
मुझे Nebius बहुत पसंद है। मैंने मुख्यतः इसके Token Factory का इन्फरेंस के लिए उपयोग किया है, और यह तेज़, विश्वसनीय और इसके OpenAI-कम्पैटिबल API के जरिए उपयोग में अत्यंत आसान है। यह 60 से अधिक ओपन मॉडलों तक पहुँच देता है, वह भी बिना अंडरलाइंग इन्फ्रास्ट्रक्चर मैनेज किए।
मैंने हाल ही में GPU क्लाउड पक्ष को एक्सप्लोर करना शुरू किया है, और यह भी उतना ही प्रभावशाली है। आप व्यक्तिगत GPU मशीनें लॉन्च कर सकते हैं या मैनेज्ड Kubernetes, स्टोरेज, और हाई-स्पीड नेटवर्किंग के साथ लंबे समय तक चलने वाले क्लस्टर बना सकते हैं। Nebius कई महीनों के लिए बड़े क्लस्टर आरक्षित करने पर छूट भी देता है।
यह सिर्फ छोटे प्रयोगों का प्लेटफ़ॉर्म नहीं है। बड़ी कंपनियाँ इसे गंभीर वर्कलोड्स के लिए पहले से उपयोग कर रही हैं। उदाहरण के लिए, Revolut Nebius पर 200 से अधिक NVIDIA H100 GPUs पर ट्रेनिंग और इन्फरेंस चलाता है, जबकि Recraft ने अपना 20-बिलियन-पैरामीटर मॉडल इसी प्लेटफ़ॉर्म पर ट्रेन किया।
उपयुक्त किसके लिए: विश्वसनीय इन्फरेंस, लंबे समय तक चलने वाले GPU क्लस्टर्स, डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग, मैनेज्ड Kubernetes, और प्रोडक्शन-स्केल AI वर्कलोड्स।
8. Together AI
Together AI महज़ एक इन्फरेंस API से कहीं अधिक है। यह एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर मैनेज्ड इन्फरेंस, फाइन-ट्यूनिंग, डेडिकेटेड एंडपॉइंट्स, और सेल्फ-सर्विस GPU क्लस्टर्स प्रदान करता है। आप कई अलग-अलग प्रदाताओं के बीच जाए बिना ओपन-वेट मॉडलों को ट्रेन, कस्टमाइज़ और डिप्लॉय कर सकते हैं।
इसके GPU क्लस्टर्स में H100, H200, B200, और GB200 जैसे हाई-एंड हार्डवेयर शामिल हैं, जिनमें InfiniBand नेटवर्किंग, परसिस्टेंट स्टोराज, और Kubernetes तथा Slurm का सपोर्ट मिलता है। क्लस्टर ऑन-डिमांड लॉन्च किए जा सकते हैं या लंबे वर्कलोड्स के लिए रिज़र्व किए जा सकते हैं।
यदि आपको केवल एक किफायती GPU पर त्वरित प्रयोग करना है, तो यह शायद ज़रूरत से अधिक होगा। लेकिन वे कंपनियाँ जो स्केल पर ट्रेनिंग, फाइन-ट्यूनिंग और मॉडल सर्विंग के लिए विश्वसनीय इन्फ्रास्ट्रक्चर चाहती हैं, उनके लिए यह बहुत तर्कसंगत है।
उपयुक्त किसके लिए: एंटरप्राइज़ GPU क्लस्टर्स, बड़े पैमाने पर मॉडल ट्रेनिंग, मैनेज्ड फाइन-ट्यूनिंग, डेडिकेटेड इन्फरेंस, और प्रोडक्शन AI सिस्टम बनाने वाली कंपनियाँ।
डेवलपर-फर्स्ट और नोटबुक-फ्रेंडली प्लेटफ़ॉर्म
ये प्लेटफ़ॉर्म उन डेवलपर्स के लिए बनाए गए हैं जो घंटों क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर मैनेज करने के बजाय अपने कोड पर ध्यान देना चाहते हैं। ये नोटबुक और VS Code जैसे परिचित टूल्स देते हैं और बैकएंड में GPU प्रोविजनिंग का बड़ा हिस्सा संभाल लेते हैं।
9. Modal
Modal एक साधारण GPU मशीन किराए पर लेने से पूर्णतः अलग है। आप Python कोड लिखते हैं, ज़रूरी GPU चुनते हैं, और Modal उसे सर्वरलेस कंटेनर में चलाता है। यह स्वतः शून्य से कई GPUs तक स्केल कर सकता है, और आपसे उतने ही समय का शुल्क लिया जाता है जितनी देर आपका कोड वास्तव में संसाधनों का उपयोग करता है।
यह इन्फरेंस APIs डिप्लॉय करने, इवैल्यूएशन पाइपलाइंस चलाने, मॉडलों को फाइन-ट्यून करने, और उन वर्कलोड्स के लिए बेहतरीन है जिन्हें अचानक अधिक GPUs की आवश्यकता पड़ती है। Modal GPU नोटबुक भी देता है जो कुछ ही सेकंड में लॉन्च हो जाते हैं, कस्टम एनवायरनमेंट सपोर्ट करते हैं, और आठ तक A100 या H100 GPUs का उपयोग कर सकते हैं।
केवल एक बात समझने की है कि Modal के लिए अलग सोच अपनानी पड़ती है। आप बस एक VM खोलकर उसे रिमोट कंप्यूटर की तरह इस्तेमाल नहीं करते। आप अपना इन्फ्रास्ट्रक्चर Python में परिभाषित करते हैं—शुरू में यह असामान्य लग सकता है, लेकिन समझ आने के बाद यह अत्यंत शक्तिशाली हो जाता है।
उपयुक्त किसके लिए: सर्वरलेस इन्फरेंस, मॉडल इवैल्यूएशन, ऑटोमेटेड पाइपलाइंस, फाइन-ट्यूनिंग, और ऐसे वर्कलोड्स जिन्हें स्वतः ऊपर-नीचे स्केल होना पड़े।
10. Thunder Compute
Thunder Compute लगभग वैसा ही है जैसा कई डेटा वैज्ञानिक GPU क्लाउड से चाहते हैं। आप एक मशीन लॉन्च करते हैं और सीधे VS Code, Cursor, Windsurf, कमांड लाइन, या Jupyter Notebook के जरिये उससे कनेक्ट करते हैं। JupyterLab पहले से इंस्टॉल होता है, इसलिए आप एनवायरनमेंट कॉन्फ़िगर करने में घंटे बिताए बिना तुरंत प्रयोग शुरू कर सकते हैं।
मुझे इसका VS Code एक्सटेंशन विशेष रूप से पसंद है। क्लाउड डैशबोर्ड, SSH टर्मिनल, और लोकल एडिटर के बीच बार-बार स्विच करने के बजाय, आप अपने एडिटर के अंदर ही GPU इंस्टेंस को रिमोट वर्कस्पेस के रूप में बना और खोल सकते हैं। यह अपने कंप्यूटर पर काम करने जैसा लगता है, बस अब आपके पास एक शक्तिशाली क्लाउड GPU की पहुँच होती है।
Thunder Compute प्रोटोटाइपिंग और प्रोडक्शन के लिए अलग-अलग मोड्स देता है। आप प्रयोगों के लिए एक साधारण मशीन से शुरू कर सकते हैं और बाद में परसिस्टेंट स्टोरेज और मल्टी-GPU सपोर्ट वाली प्रोडक्शन कॉन्फ़िगरेशन पर जा सकते हैं।
उपयुक्त किसके लिए: Jupyter-आधारित शोध, VS Code उपयोगकर्ता, मॉडल प्रयोग, इंटरैक्टिव डेटा-साइंस कार्य, और Google Colab के अधिक शक्तिशाली विकल्प की तलाश करने वाले।
सही GPU प्रदाता कैसे चुनें
कोई एकल सर्वोत्तम GPU प्रदाता नहीं है। सही विकल्प GPU उपलब्धता, कीमत, उपयोग में आसानी, स्टोरेज लागत, और यह कि आपको नोटबुक, VM, सर्वरलेस इन्फरेंस, या पूरा GPU क्लस्टर चाहिए—इन सब पर निर्भर करता है:
- Vast.ai, RunPod, Spheron, या TensorDock चुनें जब आपको लचीली क्षमता, व्यापक GPU विकल्प, और प्रतिस्पर्धी मूल्य चाहिए।
- Hyperbolic या Hyperstack चुनें जब आपको ट्रेनिंग, नोटबुक, या स्वयं-होस्टेड इन्फरेंस के लिए अधिक विश्वसनीय क्लाउड VM चाहिए।
- Nebius या Together AI चुनें जब आपको समर्पित क्लस्टर्स, डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग, रिज़र्व्ड क्षमता, या प्रोडक्शन-स्केल इन्फ्रास्ट्रक्चर चाहिए।
- Modal या Thunder Compute चुनें जब उपयोग में सरलता सबसे महत्वपूर्ण हो। सर्वरलेस वर्कलोड्स के लिए Modal उपयुक्त है, जबकि VS Code और Jupyter जैसे परिचित वर्कफ़्लोज़ के लिए Thunder Compute बेहतर है।
अंतिम विचार
मैं मुख्यतः Vast.ai, RunPod, Hyperbolic, और Modal का उपयोग करता/करती हूँ क्योंकि ये उपयोग में आसान, लचीले, और अपेक्षाकृत किफायती हैं। सबसे सस्ती मशीन ढूँढ़ने के लिए मेरा पहला विकल्प प्रायः Vast.ai होता है। RunPod उपयोग में सबसे सरल प्लेटफ़ॉर्म है, GPUs उपलब्ध होने पर Hyperbolic तेज़ और विश्वसनीय है, और सर्वरलेस इन्फरेंस तथा ऑटोमेटेड वर्कलोड्स के लिए Modal बेहतरीन है।
बहुत छोटे प्रयोगों के लिए, मैं अब भी Google Colab या लोकल Jupyter Notebook का उपयोग करता/करती हूँ। हालाँकि, Colab सीमित है, अक्सर धीमा पड़ता है, और गंभीर LLM फाइन-ट्यूनिंग, मॉडल सर्विंग, या लंबे ट्रेनिंग जॉब्स के लिए मेरी सिफ़ारिश नहीं है।
आख़िर में, सबसे अच्छा प्लेटफ़ॉर्म वही है जो आपको क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर इंजीनियर बने बिना जल्दी काम शुरू करने दे। वैसे यदि आप वैसे भी इंजीनियर बनना चाहते हैं (या परदे के पीछे क्या चल रहा है, यह जानना चाहते हैं), तो मैं हमारे Understanding Cloud Computing कोर्स से शुरुआत करने की सलाह देता/देती हूँ।