Caso d’uso cloud

Cloud GPU per training e fine-tuning di LLM

Fai il fine-tuning di Llama 3, Gemma 4, Mistral, Mixtral e LLM personalizzati su GPU NVIDIA H100 e H200 con prezzi fissi, nessun costo di egress e pieno controllo su CUDA.

$4/mese

Prezzo di partenza

Data center nel mondo

99.95%

SLA di uptime

24/7

Supporto umano

Perché addestrare LLM su OMC Cloud

Il training di LLM richiede un’enorme potenza di calcolo GPU, storage NVMe veloce per i dataset e prezzi prevedibili. I costi delle GPU cloud su AWS e GCP sono volatili: le istanze spot vengono interrotte a metà training e l’on demand costa oltre 30 $/ora. OMC Cloud risolve il problema con prezzi GPU mensili fissi.

Esegui PyTorch, DeepSpeed, Hugging Face Transformers o qualsiasi framework di training su GPU NVIDIA H100 (80GB HBM3) e H200. Con l’accesso root completo hai versioni CUDA personalizzate, kernel personalizzati e nessun vendor lock-in. Scarica i pesi dei tuoi modelli senza costi di egress.

Vantaggi principali

NVIDIA H100 e H200

GPU di ultima generazione con 80GB HBM3. Il throughput di training più veloce disponibile.

Prezzi mensili fissi

Nessuna interruzione spot, nessuna asta, nessuna fattura a sorpresa. Pianifica il budget con sicurezza.

Zero costi di egress

Scarica modelli addestrati e checkpoint senza costi a GB.

Pieno controllo su CUDA

Versioni personalizzate di CUDA, cuDNN e NCCL tramite accesso root. Nessuna restrizione del fornitore.

Storage NVMe per i dataset

Caricamento veloce dei dati per dataset di training di grandi dimensioni. Nessun limite di IOPS.

Pronto per PyTorch e DeepSpeed

Ambienti preconfigurati o installazione da zero. Scegli tu.

Training multi-GPU

Scala su più GPU in un singolo nodo per il training distribuito.

Supporto ML 24/7

Esperti di infrastruttura che conoscono i carichi GPU, non un supporto generico.

Come funziona

Scegli

Seleziona data center, GPU/CPU, RAM, storage e sistema operativo.

Attiva

Server pronto in meno di 60 secondi tramite console o API.

Vai online

Installa il tuo stack, configuralo e lancialo con supporto 24/7.

Cloud vs on-premise vs condiviso

Caratteristica	OMC Cloud	On-premise	Condiviso
Costo iniziale	Nessuno – da 4 $/mese	$5,000-50,000+	5-20 $/mese
Prestazioni	NVMe dedicato	Dedicato ma fisso	Condiviso
Scalabilità	Istantanea	Settimane	Limitata
Controllo	Accesso root completo	Completa	Molto limitato
Uptime	SLA del 99,95%	Dipende da te	95-99%
Backup	Automatici, 14 punti	Fai da te	Di base
Copertura globale	25 data center	Sede unica	Condiviso

Prezzi GPU

Fatturazione mensile: un prezzo prevedibile per una GPU dedicata.

Da 1,50 $/ora

RTX PRO 6000 da 1,50 $/ora e H200 da 2,50 $/ora, con fatturazione mensile. Altre GPU su richiesta: scopri l’intera gamma nella pagina prodotto GPU.

Vedi le opzioni GPU →

Specifiche tecniche

GPU: NVIDIA H100, H200, B300, RTX PRO 6000, L40S, A16, RTX 6000 Ada

Memoria GPU: Fino a 80GB HBM3 per GPU

CPU: Fino a 104 vCPU (Intel Xeon)

RAM: Fino a 512 GB DDR5

Storage: SSD NVMe, nessun limite di IOPS

Framework: PyTorch, TensorFlow, JAX, DeepSpeed, FSDP

Modelli: Llama 3, Gemma 4, Mistral, Mixtral, BLOOM, Falcon

Rete: Fino a 40 Gbps

Domande frequenti

Posso fare il fine-tuning di Llama 3 su OMC Cloud?+

Sì. OMC Cloud supporta il fine-tuning di qualsiasi LLM open-weight, tra cui Llama 3 (8B, 70B), Gemma 4, Mistral 7B, Mixtral 8x7B e modelli personalizzati. Usa LoRA, QLoRA o il fine-tuning completo in base alla tua GPU.

Quanto costa il training di un LLM?+

I server GPU partono da 1,50 $/ora (RTX PRO 6000) e 2,50 $/ora (H200), con fatturazione mensile. Nessuna interruzione spot, nessun costo di egress. Consulta /products/gpu/ per l’intera gamma (L4, L40S, A100, H100 e altre).

Quali framework sono supportati?+

Qualsiasi framework: PyTorch, TensorFlow, JAX, DeepSpeed, Hugging Face Transformers, Axolotl, LitGPT. Con l’accesso root completo installi esattamente ciò che ti serve.

Posso scaricare il mio modello addestrato?+

Sì. Zero costi di egress. Scarica pesi del modello, checkpoint e log in qualsiasi momento senza costi a GB.

Quanto è veloce il training rispetto ad AWS?+

Stesso hardware NVIDIA (H100/H200) a prezzo fisso, contro le tariffe variabili on-demand o le istanze spot interrompibili di AWS. La velocità di training è equivalente: a fare la differenza è la prevedibilità dei costi.

Supportate il training multi-GPU?+

Sì. Sono disponibili configurazioni multi-GPU su singolo nodo per il training distribuito con NCCL. Contatta il team commerciale per cluster multi-nodo.

C’è una prova gratuita per le istanze GPU?+

Sì. È disponibile una prova gratuita di 30 giorni. Testa la tua pipeline di training prima di impegnarti.

E l’inferenza dopo il training?+

Distribuisci il modello addestrato per l’inferenza sulla stessa GPU o su una più piccola. Consulta la pagina LLM Inference per le opzioni di deployment in produzione.

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