RunPod vs Vast.ai: Benchmarks de Inferencia LLM y Precios

RunPod vs. Vast.ai: Un Análisis Profundo de la Inferencia de LLM

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) están revolucionando varias industrias, pero implementarlos para la inferencia requiere una potencia computacional significativa. RunPod y Vast.ai ofrecen soluciones rentables para acceder a GPUs potentes en la nube. Esta comparación se centra en su idoneidad para la inferencia de LLM, considerando factores como el precio, el rendimiento, la facilidad de uso y las características.

Entendiendo a los Jugadores Clave

RunPod: RunPod ofrece instancias de GPU tanto bajo demanda como dedicadas. Se enorgullecen de la facilidad de uso y una interfaz amigable. Ofrecen plantillas preconfiguradas para marcos de ML comunes, simplificando la implementación.

Vast.ai: Vast.ai es un mercado que conecta a los usuarios con la capacidad de GPU de repuesto de varios proveedores e individuos. Este modelo a menudo conduce a precios más bajos, pero también puede introducir variabilidad en el rendimiento y la confiabilidad.

Comparación Característica por Característica

Comparación de Precios: Números Reales

El precio es un factor crítico al elegir un proveedor de nube de GPU. Comparemos las tarifas por hora de las GPUs populares en RunPod y Vast.ai. Tenga en cuenta que los precios de Vast.ai fluctúan según la oferta y la demanda.

Descargo de responsabilidad: Los precios son aproximados y están sujetos a cambios. Siempre verifique los precios más recientes en las plataformas respectivas.

Como puede ver, Vast.ai generalmente ofrece precios más bajos, especialmente para GPUs de alta gama como la A100 y la H100. Sin embargo, esto viene con la advertencia de precios fluctuantes y potencial inestabilidad.

Caso de Uso del Mundo Real: Inferencia de LLM con Llama 2 70B

Consideremos el caso de uso de ejecutar la inferencia con el modelo Llama 2 70B. Este modelo requiere una memoria GPU significativa y potencia de cómputo. Compararemos el rendimiento y el costo en RunPod y Vast.ai.

Configuración de Benchmark:

• Modelo: Llama 2 70B
• GPU: A100 (80GB)
• Framework: PyTorch
• Métrica: Tokens por segundo (TPS)

Nota: Estos son benchmarks de ejemplo. El rendimiento real puede variar según la configuración específica de la instancia, las técnicas de optimización y la latencia de la red.

Rendimiento de RunPod:

• Tokens por segundo (TPS): 50-60 TPS
• Costo estimado por 1 millón de tokens: $60 - $80 (basado en $4/hora)

Rendimiento de Vast.ai:

• Tokens por segundo (TPS): 45-55 TPS
• Costo estimado por 1 millón de tokens: $36 - $50 (basado en $2.50/hora)

En este ejemplo, RunPod proporciona un rendimiento ligeramente mejor, pero Vast.ai ofrece un costo significativamente menor por millón de tokens. La elección depende de si el rendimiento o el costo es la mayor prioridad.

Pros y Contras

RunPod

Pros:

• Facilidad de uso e interfaz amigable
• Infraestructura y soporte confiables
• Plantillas preconfiguradas para marcos de ML comunes
• Precios estables

Contras:

• Precios más altos en comparación con Vast.ai

Vast.ai

Pros:

• Precios más bajos, especialmente para GPUs de alta gama
• Amplia selección de GPUs

Contras:

• Rendimiento y confiabilidad variables
• Requiere más experiencia técnica
• Soporte menos directo
• Fluctuaciones de precios

Recomendaciones de Ganador Claro

• Para Principiantes: RunPod es la mejor opción debido a su facilidad de uso e infraestructura confiable.
• Para Usuarios Conscientes de los Costos: Vast.ai ofrece los precios más bajos, pero prepárese para la posible inestabilidad y la necesidad de una configuración más técnica.
• Para Stable Diffusion: Ambas plataformas funcionan bien. Considere Vast.ai si se siente cómodo con el modelo de mercado y desea ahorrar dinero. Las plantillas preconfiguradas de RunPod pueden simplificar la configuración.
• Para Inferencia de LLM (Prioridad de Costo): Vast.ai puede reducir significativamente los costos de inferencia, especialmente si puede tolerar cierta variabilidad en el rendimiento.
• Para Inferencia de LLM (Prioridad de Rendimiento): RunPod podría ofrecer un rendimiento ligeramente mejor y más estable.
• Para Entrenamiento de Modelos: Ambos son viables, pero considere los costos de transferencia de datos y las opciones de almacenamiento. El almacenamiento persistente de RunPod puede ser beneficioso para conjuntos de datos grandes.

Más Allá de RunPod y Vast.ai

Si bien RunPod y Vast.ai son excelentes opciones, otros proveedores merecen consideración:

• Lambda Labs: Ofrece servidores GPU dedicados e instancias en la nube con un enfoque en el aprendizaje profundo. Conocido por su excelente rendimiento y soporte.
• Vultr: Proporciona computación en la nube de propósito más general, pero también ofrece instancias de GPU. Puede ser una buena opción si necesita una gama más amplia de servicios en la nube.
• Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure: Estos son los principales proveedores de nube que ofrecen una amplia gama de instancias y servicios de GPU. Pueden ser más caros, pero ofrecen mayor escalabilidad e integración con otros servicios en la nube.

En última instancia, la mejor opción depende de sus requisitos específicos, presupuesto y experiencia técnica. Evalúe cuidadosamente sus necesidades y compare las ofertas de diferentes proveedores antes de tomar una decisión.