LLM-Training erfordert enorme GPU-Rechenleistung, schnellen NVMe-Storage für Datensätze und planbare Preise. Die Cloud-GPU-Kosten bei AWS und GCP schwanken – Spot-Instanzen werden mitten im Training unterbrochen, On-Demand kostet 30+ $/Std. OMC Cloud löst das mit festen monatlichen GPU-Preisen.
Betreiben Sie PyTorch, DeepSpeed, Hugging Face Transformers oder jedes andere Trainings-Framework auf NVIDIA H100 (80GB HBM3) und H200 GPUs. Voller Root-Zugriff bedeutet eigene CUDA-Versionen, eigene Kernels und kein Vendor-Lock-in. Laden Sie Ihre Modellgewichte ohne Egress-Gebühren herunter.
Wählen Sie Rechenzentrum, GPU/CPU, RAM, Storage und Betriebssystem.
Server in unter 60 Sekunden einsatzbereit, über Konsole oder API.
Stack installieren, konfigurieren und mit 24/7-Support live gehen.
| Merkmal | OMC Cloud | On-Premise | Shared |
|---|---|---|---|
| Anfangsinvestition | Keine – ab 4 $/Monat | $5,000-50,000+ | 5-20 $/Monat |
| Leistung | Dedizierter NVMe-Speicher | Dediziert, aber fest | Shared |
| Skalierung | Sofort | Wochen | Begrenzt |
| Kontrolle | Voller Root-Zugriff | Vollständig | Sehr begrenzt |
| Uptime | 99,95 % SLA | Hängt von Ihnen ab | 95-99% |
| Backups | Automatisch, 14 Punkte | In Eigenregie | Einfach |
| Globale Reichweite | 25 Rechenzentren | Ein Standort | Shared |
Monatliche Abrechnung: ein planbarer Preis für eine dedizierte GPU.
RTX PRO 6000 ab 1,50 $/Stunde und H200 ab 2,50 $/Stunde, monatlich abgerechnet. Weitere GPUs auf Anfrage – das vollständige Angebot finden Sie auf der GPU-Produktseite.
GPU-Optionen ansehen →Ja. OMC Cloud unterstützt die Feinabstimmung jedes Open-Weight-LLM, darunter Llama 3 (8B, 70B), Gemma 4, Mistral 7B, Mixtral 8x7B und eigene Modelle. Nutzen Sie je nach GPU LoRA, QLoRA oder vollständiges Fine-Tuning.
GPU-Server gibt es ab 1,50 $/Stunde (RTX PRO 6000) und 2,50 $/Stunde (H200), monatlich abgerechnet. Keine Spot-Unterbrechungen, keine Egress-Gebühren. Das vollständige Angebot (L4, L40S, A100, H100 und mehr) finden Sie unter /products/gpu/.
Jedes Framework: PyTorch, TensorFlow, JAX, DeepSpeed, Hugging Face Transformers, Axolotl, LitGPT. Mit vollem Root-Zugriff installieren Sie genau das, was Sie brauchen.
Ja. Keine Egress-Gebühren. Laden Sie Modellgewichte, Checkpoints und Logs jederzeit ohne Gebühren pro GB herunter.
Dieselbe NVIDIA-Hardware (H100/H200) zu festen Preisen statt variabler On-Demand-Preise oder unterbrechbarer Spot-Instanzen bei AWS. Die Trainingsgeschwindigkeit ist gleichwertig – der Unterschied liegt in der planbaren Kostenstruktur.
Ja. Multi-GPU-Konfigurationen sind auf einzelnen Nodes für verteiltes Training mit NCCL verfügbar. Für Multi-Node-Cluster wenden Sie sich bitte an unseren Vertrieb.
Ja. Eine kostenlose 30-Tage-Testversion ist verfügbar. Testen Sie Ihre Trainings-Pipeline, bevor Sie sich festlegen.
Stellen Sie Ihr trainiertes Modell für Inferenz auf derselben oder einer kleineren GPU bereit. Optionen für den Produktivbetrieb finden Sie auf unserer Seite zu LLM-Inferenz.
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