track
AWS Cloud Practitioner (CLF-C02)
10 oră
Data scientists, inginerii ML și inginerii LLM sunt animale foarte diferite, dar cei mai mulți dintre noi vrem același lucru de la infrastructură: cât mai puțină. Nu vrem să petrecem ore întregi configurând medii cloud sau navigând prin servicii AWS complicate. Vrem să dăm câteva clicuri, să deschidem un terminal sau un Jupyter Notebook, să alegem un șablon și să începem să antrenăm, să facem fine-tuning sau să servim un model.
Furnizorii din acest ghid au fost aleși cu asta în minte. Oferă panouri prietenoase, medii preconfigurate, notebook-uri, terminale, șabloane de containere și ghiduri clare de configurare; acolo unde Jupyter nu este disponibil implicit, cei mai mulți îți permit să îl instalezi în câteva minute.
Totuși, nu toți deservesc același tip de utilizator. Unele sunt marketplace-uri construite în jurul prețului și al alegerii hardware-ului; altele oferă mașini virtuale previzibile, execuție GPU serverless, inferență gestionată sau clustere la scară enterprise pentru antrenare distribuită. Le comparăm pe zece dintre ele în patru categorii: piețe GPU și rețele cu capacitate flexibilă, cloud-uri AI GPU self-serve, cloud-uri AI la scară enterprise și platforme orientate spre dezvoltatori, prietenoase cu notebook-urile.
Piețe GPU și rețele cu capacitate flexibilă
Marketplace-urile GPT sunt concepute pentru acces flexibil la capacitate GPU distribuită. Sunt utile pentru experimente, joburi batch, fine-tuning de scurtă durată și ori de câte ori contează cel mai mult alegerea hardware-ului și costul.
1. Vast.ai
Vast.ai este platforma pe care o folosesc cel mai des ca să găsesc un GPU accesibil pentru servirea modelelor și fine-tuning LLM.
Marketplace-ul său oferă o selecție mare de mașini GPU pe care le poți compara după hardware, VRAM, fiabilitate, locație și preț. Fiecare anunț detaliază clar costurile de compute și stocare, astfel încât știi pentru ce plătești.
Instanțele suportă Jupyter Notebook, terminale în browser, SSH și conexiuni VS Code. Pentru teste rapide, cheltui adesea doar câțiva cenți înainte să opresc instanța. Totuși, disponibilitatea și fiabilitatea mașinilor pot varia deoarece hardware-ul provine de la gazde diferite din marketplace.
Cel mai potrivit pentru: experimentare accesibilă, servirea modelelor, fine-tuning LoRA și inferență batch.
2. RunPod
RunPod este platforma mea GPU preferată, iar eu am cheltuit sute de dolari folosind-o pentru fine-tuning și inferență LLM.
Este mai rapidă și mai ușor de folosit decât Vast.ai, deși mașinile bune pot fi scumpe odată ce iei în calcul costurile de compute și stocare. RunPod funcționează aproape perfect out of the box, cu șabloane gata făcute, JupyterLab, un terminal web, SSH și integrare VS Code.
Singura mea problemă recentă a fost disponibilitatea GPU-urilor. Mașinile populare sunt uneori indisponibile, obligându-mă să aștept sau să aleg o opțiune mai scumpă. În ciuda acestui lucru, RunPod rămâne una dintre cele mai bune platforme pentru data scientists care vor să antreneze sau să servească modele fără să învețe infrastructură cloud complexă.
Am pus RunPod la treabă în două dintre tutorialele noastre recente, fine-tuning DiffusionGemma pentru QA biomedical și fine-tuning Gemma 4, ambele ducându-se cap-coadă pe un singur pod GPU RunPod.
Cel mai potrivit pentru: Începători, data scientists, fine-tuning LLM, servirea modelelor și oricine vrea un mediu GPU care pur și simplu funcționează.
3. Spheron Network
Spheron este o opțiune bună pentru a accesa GPU-uri high-end accesibile fără să te lovești de AWS sau de contracte pe termen lung.
Aduce capacitate GPU de la mai mulți furnizori de data center într-un singur dashboard, cu mașini VM și bare-metal, acces root complet prin SSH, prețuri transparente și facturare pe minut.
Oferă totul, de la mașini RTX 4090 și A100 până la GPU-uri H100, H200 și B200. Pentru workload-uri mai mari, poți implementa și clustere multi-GPU și multi-node cu rețelistică NVLink, InfiniBand sau RoCE. Este ușor mai orientat spre infrastructură decât RunPod, dar oferă echipelor LLM serioase mult mai multă flexibilitate pentru antrenare distribuită.
Cel mai potrivit pentru: GPU-uri high-end accesibile, antrenare LLM pe mai multe GPU-uri, workload-uri distribuite și echipe care au nevoie de acces VM sau bare-metal.
4. TensorDock
TensorDock este un marketplace GPU accesibil pentru lansarea de mașini virtuale complete.
Îți alegi GPU-ul, CPU-ul, RAM-ul, stocarea, locația și sistemul de operare, iar el îți oferă o mașină cu acces root. Oferă o gamă uriașă de hardware, de la GPU-uri consumer mai ieftine la mașini puternice A100 și H100.
Nu este la fel de gata de folosit ca RunPod. De obicei te conectezi prin SSH și îți configurezi propriul mediul, deși Docker este inclus în șabloanele sale de VM, iar Jupyter poate fi configurat prin porturile disponibile. Asta îți oferă mai mult control, dar ar trebui să fii confortabil să îți instalezi și să îți gestionezi propriile instrumente.
Cel mai potrivit pentru: mașini virtuale GPU accesibile, antrenare PyTorch personalizată și implementări vLLM sau TGI autogestionate.
Cloud-uri AI GPU self-serve
Aceste platforme seamănă mai puțin cu marketplace-urile deschise și mai mult cu închirierea unei mașini cloud propriu-zise. Îți alegi GPU-ul, lansezi o VM, te conectezi prin SSH sau VS Code și îți creezi propriul mediu pentru antrenare, fine-tuning sau servirea modelelor.
5. Hyperstack
Hyperstack îți oferă infrastructură GPU previzibilă fără să te forțeze în AWS, Azure sau într-un contract enterprise complicat.
Îți alegi configurația GPU, regiunea, imaginea sistemului de operare și cheia SSH, apoi lansezi o mașină virtuală completă în câteva minute. Oferă capacitate on-demand, spot și rezervată în mai multe regiuni de data center.
Este o opțiune bună când vrei o mașină fiabilă pentru un job de antrenare mai lung sau o implementare de inferență autogestionată. Tot trebuie să îți configurezi mediul, dar experiența este mult mai directă decât să construiești totul printr-un hyperscaler tradițional.
Cel mai potrivit pentru: VM-uri GPU previzibile, joburi de antrenare de lungă durată, medii personalizate și servirea modelelor autogestionată.
6. Hyperbolic
Am cheltuit sute de dolari pe Hyperbolic și încă îmi place să îl folosesc. Pentru mine, a fost adesea una dintre cele mai rapide și mai ieftine modalități de a accesa GPU-uri high-end. Mașinile sunt fiabile, pornesc rapid și mă pot conecta direct prin VS Code, ceea ce face ca întreaga experiență să se simtă aproape ca și cum aș lucra local.
Hyperbolic oferă instanțe GPU on-demand, clustere rezervate, infrastructură de cloud privat și un API de inferență compatibil cu OpenAI. Asta înseamnă că îl poți folosi pentru un experiment rapid de fine-tuning și ulterior te poți muta pe capacitate dedicată sau inferență gestionată fără să schimbi platforma.
Cea mai mare problemă a mea este disponibilitatea. Era mult mai ușor să găsesc mașini H100 sau A100 single accesibile. Recent, acele opțiuni mai ieftine au fost adesea indisponibile când aveam nevoie de ele. Pot găsi un H200 individual, dar multe configurații disponibile sunt clustere de 4x sau 8x GPU, care sunt mult prea scumpe și puternice pentru workload-ul meu obișnuit.
Cel mai potrivit pentru: compute GPU high-end accesibil, fine-tuning LLM, utilizatori VS Code, inferență gestionată și echipe care ar putea avea nevoie ulterior de clustere rezervate.
Cloud-uri AI la scară enterprise
Acești furnizori sunt pentru workload-uri AI serioase. Vorbim despre clustere GPU dedicate, rețelistică de mare viteză, stocare scalabilă, capacitate rezervată și infrastructură care poate rula fiabil luni întregi, nu doar câteva ore.
7. Nebius
Îmi place Nebius. Am folosit în principal Token Factory pentru inferență, iar serviciul este rapid, fiabil și extrem de ușor de folosit prin API-ul său compatibil cu OpenAI. Îți oferă acces la peste 60 de modele deschise fără să fie nevoie să gestionezi infrastructura de dedesubt.
Abia recent am început să explorez partea de cloud GPU și este la fel de impresionantă. Poți lansa mașini GPU individuale sau poți construi clustere de lungă durată cu Kubernetes gestionat, stocare și rețelistică de mare viteză. Nebius oferă, de asemenea, reduceri pentru rezervarea de clustere mari pentru câteva luni.
Nu este doar o platformă pentru experimente mici. Companii mari o folosesc deja pentru workload-uri serioase. De exemplu, Revolut rulează antrenare și inferență pe mai mult de 200 de GPU-uri NVIDIA H100 pe Nebius, iar Recraft și-a antrenat modelul de 20 de miliarde de parametri folosind platforma.
Cel mai potrivit pentru: inferență fiabilă, clustere GPU de lungă durată, antrenare distribuită, Kubernetes gestionat și workload-uri AI la scară de producție.
8. Together AI
Together AI este mult mai mult decât un API de inferență. Oferă inferență gestionată, fine-tuning, endpoint-uri dedicate și clustere GPU self-service pe o singură platformă. Poți antrena, personaliza și implementa modele cu greutăți deschise fără să te muți între mai mulți furnizori diferiți.
Clusterele sale GPU includ hardware high-end precum H100, H200, B200 și GB200, cu rețelistică InfiniBand, stocare persistentă și suport pentru Kubernetes și Slurm. Clusterele pot fi lansate on-demand sau rezervate pentru workload-uri mai lungi.
Probabil este prea mult pentru cineva care are nevoie doar de un GPU accesibil pentru un experiment rapid. Totuși, are mult sens pentru companiile care vor infrastructură fiabilă pentru antrenare, fine-tuning și servirea modelelor la scară.
Cel mai potrivit pentru: clustere GPU enterprise, antrenare de modele la scară mare, fine-tuning gestionat, inferență dedicată și companii care construiesc sisteme AI de producție.
Platforme orientate spre dezvoltatori și prietenoase cu notebook-urile
Aceste platforme sunt construite pentru dezvoltatori care vor să se concentreze pe cod, nu să petreacă ore întregi gestionând infrastructura cloud. Ele oferă instrumente familiare precum notebook-uri și VS Code, în timp ce gestionează mare parte din aprovizionarea cu GPU în culise.
9. Modal
Modal este complet diferit de închirierea unei mașini GPU normale. Scrii cod Python, alegi GPU-ul de care ai nevoie, iar Modal îl rulează într-un container serverless. Poate scala automat de la zero la mai multe GPU-uri și ești taxat pe baza timpului în care codul tău chiar folosește resursele.
Este grozav pentru a implementa API-uri de inferență, a rula pipeline-uri de evaluare, a face fine-tuning de modele și a gestiona workload-uri care au brusc nevoie de mai multe GPU-uri. Modal oferă, de asemenea, notebook-uri GPU care pornesc în câteva secunde, suportă medii personalizate și pot folosi până la opt GPU-uri A100 sau H100.
Singurul lucru de înțeles este că Modal cere o schimbare de perspectivă. Nu deschizi pur și simplu o VM și o folosești ca pe un computer la distanță. Îți definești infrastructura în Python, ceea ce poate părea neobișnuit la început, dar devine extrem de puternic odată ce îl înțelegi.
Cel mai potrivit pentru: inferență serverless, evaluarea modelelor, pipeline-uri automatizate, fine-tuning și workload-uri care trebuie să scaleze automat în sus și în jos.
10. Thunder Compute
Thunder Compute este aproape exact ceea ce mulți data scientists își doresc de la un cloud GPU. Lansezi o mașină și te conectezi direct prin VS Code, Cursor, Windsurf, linia de comandă sau Jupyter Notebook. JupyterLab este deja instalat, astfel încât poți începe să experimentezi fără să petreci ore configurând mediul.
Îmi place în mod special ideea extensiei sale pentru VS Code. În loc să comuți constant între un dashboard cloud, un terminal SSH și editorul local, poți crea și deschide instanța GPU ca spațiu de lucru la distanță direct în editor. Se simte mult mai aproape de lucrul pe propriul computer, cu diferența că acum ai acces la un GPU cloud puternic.
Thunder Compute oferă moduri separate de prototipare și producție. Poți începe cu o mașină simplă pentru experimentare și mai târziu trece la configurații de producție cu stocare persistentă și suport pentru mai multe GPU-uri.
Cel mai potrivit pentru: cercetare bazată pe Jupyter, utilizatori VS Code, experimentare cu modele, lucru interactiv de data science și oricine caută o alternativă mai puternică la Google Colab.
Cum să alegi furnizorul GPU potrivit
Nu există un singur cel mai bun furnizor de GPU. Alegerea corectă depinde de disponibilitatea GPU-urilor, preț, ușurință în utilizare, costurile de stocare și dacă îți trebuie un notebook, o VM, inferență serverless sau un cluster GPU complet:
- Alege Vast.ai, RunPod, Spheron sau TensorDock când vrei capacitate flexibilă, o gamă largă de GPU-uri și prețuri competitive.
- Alege Hyperbolic sau Hyperstack când vrei o VM cloud mai fiabilă pentru antrenare, notebook-uri sau inferență self-hosted.
- Alege Nebius sau Together AI când ai nevoie de clustere dedicate, antrenare distribuită, capacitate rezervată sau infrastructură la scară de producție.
- Alege Modal sau Thunder Compute când ușurința în utilizare contează cel mai mult. Modal este ideal pentru workload-uri serverless, în timp ce Thunder Compute este mai bun pentru fluxuri familiare VS Code și Jupyter.
Gânduri finale
Eu folosesc mai ales Vast.ai, RunPod, Hyperbolic și Modal pentru că sunt ușor de folosit, flexibile și relativ accesibile. Vast.ai este de obicei prima mea alegere pentru a găsi cea mai ieftină mașină. RunPod este cea mai ușoară platformă de utilizat, Hyperbolic este rapid și fiabil când GPU-urile sunt disponibile, iar Modal este excelent pentru inferență serverless și workload-uri automatizate.
Pentru experimente foarte mici, încă folosesc Google Colab sau un Jupyter Notebook local. Totuși, Colab este limitat, adesea lent și nu este ceva ce aș recomanda pentru fine-tuning serios de LLM, servirea modelelor sau joburi de antrenare de lungă durată.
Cea mai bună platformă este, în cele din urmă, cea care îți permite să începi rapid fără să te forțeze să devii inginer de infrastructură cloud. În cazul în care vrei să devii oricum unul (sau să știi ce se întâmplă în culise), îți recomand să începi cu cursul nostru Understanding Cloud Computing.