RunPod vs. Vast.ai: Глубокое погружение в LLM Inference
Большие языковые модели (LLMs) революционизируют различные отрасли, но их развертывание для inference требует значительной вычислительной мощности. RunPod и Vast.ai предлагают экономически эффективные решения для доступа к мощным графическим процессорам в облаке. Это сравнение фокусируется на их пригодности для LLM inference, учитывая такие факторы, как цены, производительность, простота использования и функции.
Понимание ключевых игроков
RunPod: RunPod предлагает как on-demand, так и выделенные экземпляры GPU. Они гордятся простотой использования и удобным интерфейсом. Они предлагают предварительно настроенные шаблоны для распространенных ML фреймворков, упрощая развертывание.
Vast.ai: Vast.ai - это marketplace, соединяющий пользователей со свободными мощностями GPU от различных провайдеров и частных лиц. Эта модель часто приводит к более низким ценам, но также может вносить изменчивость в производительность и надежность.
Сравнение функций
| Функция | RunPod | Vast.ai |
|---|---|---|
| Варианты GPU | Широкий диапазон, включая RTX 3090, RTX 4090, A100, H100 | Обширный диапазон, обусловленный предложением на marketplace; может включать более старые и новые модели |
| Модель ценообразования | On-demand и зарезервированные экземпляры; почасовая оплата | Обусловлена marketplace; почасовая оплата; система ставок |
| Простота использования | Удобный интерфейс; предварительно настроенные шаблоны; простое развертывание | Требует больше технических знаний; часто необходима ручная настройка |
| Надежность | Как правило, высокая; RunPod управляет инфраструктурой | Переменная; зависит от провайдера; потенциальная возможность простоя |
| Хранилище | Доступны варианты постоянного хранения | Постоянное хранилище доступно, но может быть менее простым |
| Сеть | Безопасная сеть; предварительно настроенный брандмауэр | Требует больше ручной настройки для безопасной сети |
| Поддержка | Оперативная команда поддержки | Поддержка сообщества; менее прямая поддержка |
| Операционные системы | Ubuntu, Windows | Различные, в зависимости от провайдера |
| Поддержка Docker | Отличная поддержка Docker; предварительно созданные образы | Хорошая поддержка Docker, но требует больше настройки |
Сравнение цен: Реальные цифры
Ценообразование является критическим фактором при выборе облачного провайдера GPU. Давайте сравним почасовые ставки для популярных графических процессоров на RunPod и Vast.ai. Обратите внимание, что цены Vast.ai колеблются в зависимости от спроса и предложения.
Отказ от ответственности: Цены являются приблизительными и могут быть изменены. Всегда проверяйте последние цены на соответствующих платформах.
| GPU | RunPod (Приблизительно в час) | Vast.ai (Приблизительно в час) |
|---|---|---|
| RTX 3090 | $0.60 - $0.80 | $0.30 - $0.60 |
| RTX 4090 | $0.80 - $1.20 | $0.40 - $0.80 |
| A100 (40GB) | $3.00 - $4.00 | $1.50 - $3.00 |
| A100 (80GB) | $4.00 - $6.00 | $2.00 - $4.50 |
| H100 | $15.00 - $20.00 | $8.00 - $15.00 |
Как видите, Vast.ai обычно предлагает более низкие цены, особенно для графических процессоров высокого класса, таких как A100 и H100. Однако это сопряжено с оговоркой о колеблющихся ценах и потенциальной нестабильности.
Реальный пример использования: LLM Inference с Llama 2 70B
Давайте рассмотрим пример использования inference с моделью Llama 2 70B. Эта модель требует значительного объема памяти GPU и вычислительной мощности. Мы сравним производительность и стоимость на RunPod и Vast.ai.
Настройка бенчмарка:
- Модель: Llama 2 70B
- GPU: A100 (80GB)
- Фреймворк: PyTorch
- Метрика: Токены в секунду (TPS)
Примечание: Это примеры бенчмарков. Фактическая производительность может варьироваться в зависимости от конкретной конфигурации экземпляра, методов оптимизации и задержки сети.
Производительность RunPod:
- Токены в секунду (TPS): 50-60 TPS
- Ориентировочная стоимость за 1 миллион токенов: $60 - $80 (исходя из $4/час)
Производительность Vast.ai:
- Токены в секунду (TPS): 45-55 TPS
- Ориентировочная стоимость за 1 миллион токенов: $36 - $50 (исходя из $2.50/час)
В этом примере RunPod обеспечивает немного лучшую производительность, но Vast.ai предлагает значительно более низкую стоимость за миллион токенов. Выбор зависит от того, что является более приоритетным: производительность или стоимость.
Плюсы и минусы
RunPod
Плюсы:
- Простота использования и удобный интерфейс
- Надежная инфраструктура и поддержка
- Предварительно настроенные шаблоны для распространенных ML фреймворков
- Стабильное ценообразование
Минусы:
- Более высокие цены по сравнению с Vast.ai
Vast.ai
Плюсы:
- Более низкие цены, особенно для графических процессоров высокого класса
- Широкий выбор графических процессоров
Минусы:
- Переменная производительность и надежность
- Требует больше технических знаний
- Менее прямая поддержка
- Колебания цен
Четкие рекомендации по выбору победителя
- Для начинающих: RunPod - лучший выбор из-за простоты использования и надежной инфраструктуры.
- Для пользователей, ориентированных на стоимость: Vast.ai предлагает самые низкие цены, но будьте готовы к потенциальной нестабильности и необходимости большей технической настройки.
- Для Stable Diffusion: Обе платформы хорошо работают. Рассмотрите Vast.ai, если вам удобна модель marketplace и вы хотите сэкономить деньги. Предварительно настроенные шаблоны RunPod могут упростить настройку.
- Для LLM Inference (приоритет стоимости): Vast.ai может значительно снизить затраты на inference, особенно если вы можете допустить некоторую изменчивость производительности.
- Для LLM Inference (приоритет производительности): RunPod может предложить немного лучшую и более стабильную производительность.
- Для обучения моделей: Оба варианта жизнеспособны, но учитывайте затраты на передачу данных и варианты хранения. Постоянное хранилище RunPod может быть полезным для больших наборов данных.
Помимо RunPod и Vast.ai
Хотя RunPod и Vast.ai являются отличным выбором, другие провайдеры заслуживают внимания:
- Lambda Labs: Предлагает выделенные GPU серверы и облачные экземпляры с акцентом на глубокое обучение. Известен отличной производительностью и поддержкой.
- Vultr: Предоставляет более универсальные облачные вычисления, но также предлагает экземпляры GPU. Может быть хорошим вариантом, если вам нужен более широкий спектр облачных сервисов.
- Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure: Это основные облачные провайдеры, предлагающие широкий спектр экземпляров и сервисов GPU. Они могут быть дороже, но предлагают большую масштабируемость и интеграцию с другими облачными сервисами.
В конечном счете, лучший выбор зависит от ваших конкретных требований, бюджета и технических знаний. Тщательно оцените свои потребности и сравните предложения различных провайдеров, прежде чем принимать решение.