GPU serveris LLM
LLM gadījumā rēķiniet weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length un concurrency. Tas, ka modelis ielādējas, vēl nenozīmē, ka tas der produkcijas slodzei.
LLM gadījumā rēķiniet weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length un concurrency. Tas, ka modelis ielādējas, vēl nenozīmē, ka tas der produkcijas slodzei.
Trūkst KV cache un concurrency
LLM saturs uzsver modeļa izmēru un VRAM, bet context, KV cache un concurrent users ne vienmēr tiek iekļauti.
Praktiska pārbaude pirms izvēles
Testējiet ar reālu workload un pirms pasūtīšanas tieši apstipriniet konkrētā providera īpašības.
Pārbaudiet pirms pasūtīšanas
- Pārbaudiet faktisko GPU allocation un pieejamo VRAM.
- Pārbaudiet CPU, RAM, NVMe un tīklu bottleneck dēļ.
- Apstipriniet driver, CUDA, framework, container support un vajadzīgās tiesības.
- Kopējās izmaksās iekļaujiet lietošanas laiku, idle, storage un data transfer.
- Lokāciju, SLA, billing un citas provider īpašības apstipriniet tieši.
Testējiet ar reālu workload
Izmēriet VRAM, runtime, throughput, latency un bottleneck ar reprezentatīvu produkcijas workload.
Biežākie jautājumi
Saistītie ceļveži
Pārbaudiet pieejamās GPU iespējas
Pirms izvēles salīdziniet workload, VRAM, faktisko GPU allocation, software stack, storage, tīklu un kopējās izmaksas.
Skatīt GPU iespējas