Cloudtoepassing

GPU-cloud voor LLM-training & fine-tuning

Fine-tune Llama 3, Gemma 4, Mistral, Mixtral en eigen LLM’s op NVIDIA H100- en H200-GPU’s met vaste prijzen, geen egress-kosten en volledige controle over CUDA.

$4/mnd

Startprijs

Datacenters wereldwijd

99.95%

Uptime-SLA

24/7

Menselijke support

Waarom LLM’s trainen op OMC Cloud

LLM-training vraagt enorme GPU-rekenkracht, snelle NVMe-opslag voor datasets en voorspelbare prijzen. De kosten van cloud-GPU’s bij AWS en GCP zijn volatiel – spot-instances worden midden in een training onderbroken, on-demand kost $30+ per uur. OMC Cloud lost dat op met vaste maandprijzen voor GPU’s.

Draai PyTorch, DeepSpeed, Hugging Face Transformers of elk ander trainingsframework op NVIDIA H100- (80GB HBM3) en H200-GPU’s. Volledige root-toegang betekent eigen CUDA-versies, eigen kernels en geen vendor lock-in. Download je modelgewichten zonder egress-kosten.

Belangrijkste voordelen

NVIDIA H100 & H200

GPU’s van de nieuwste generatie met 80GB HBM3. De hoogste trainingsdoorvoer die beschikbaar is.

Vaste maandprijzen

Geen spot-onderbrekingen, geen bieden, geen verrassingsfacturen. Budgetteer met vertrouwen.

Geen egress-kosten

Download getrainde modellen en checkpoints zonder kosten per GB.

Volledige controle over CUDA

Eigen versies van CUDA, cuDNN en NCCL via root-toegang. Geen beperkingen van de leverancier.

NVMe-opslag voor datasets

Snel laden van data voor grote trainingsdatasets. Geen IOPS-limieten.

Klaar voor PyTorch & DeepSpeed

Vooraf geconfigureerde omgevingen of installeer alles zelf. Jij kiest.

Training op meerdere GPU’s

Schaal over meerdere GPU’s op één node voor gedistribueerde training.

24/7 ML-support

Infrastructuurexperts die GPU-workloads begrijpen, niet alleen generieke support.

Hoe het werkt

Kies

Kies datacenter, GPU/CPU, RAM, opslag en OS.

Uitrollen

Server klaar in minder dan 60 seconden via console of API.

Ga live

Installeer je stack, configureer en lanceer met 24/7 support.

Cloud vs on-premise vs shared

Functie	OMC Cloud	On-premise	Shared
Initiële kosten	Geen – vanaf $4/mnd	$5,000-50,000+	$5-20/mnd
Prestaties	Dedicated NVMe	Dedicated maar vast	Shared
Schalen	Direct	Weken	Beperkt
Controle	Volledige root-toegang	Volledig	Zeer beperkt
Uptime	SLA van 99,95%	Hangt van jou af	95-99%
Back-ups	Automatisch, 14 punten	Zelf regelen	Basis
Wereldwijd bereik	25 datacenters	Eén locatie	Shared

GPU-prijzen

Maandelijks gefactureerd: een voorspelbare prijs voor een dedicated GPU.

Vanaf $1,50/uur

RTX PRO 6000 vanaf $1,50/uur en H200 vanaf $2,50/uur, maandelijks gefactureerd. Andere GPU’s op aanvraag – bekijk het volledige aanbod op de GPU-productpagina.

Bekijk GPU-opties →

Technische specificaties

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

GPU-geheugen: Tot 80GB HBM3 per GPU

CPU: Tot 104 vCPU (Intel Xeon)

RAM: Tot 512 GB DDR5

Opslag: NVMe SSD, geen IOPS-limieten

Frameworks: PyTorch, TensorFlow, JAX, DeepSpeed, FSDP

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

Netwerk: Tot 40 Gbps

Veelgestelde vragen

Kan ik Llama 3 fine-tunen op OMC Cloud?+

Ja. OMC Cloud ondersteunt fine-tuning van elke open-weight LLM, waaronder Llama 3 (8B, 70B), Gemma 4, Mistral 7B, Mixtral 8x7B en eigen modellen. Gebruik LoRA, QLoRA of volledige fine-tuning, afhankelijk van je GPU.

Wat kost LLM-training?+

GPU-servers beginnen bij $1,50/uur (RTX PRO 6000) en $2,50/uur (H200), maandelijks gefactureerd. Geen spot-onderbrekingen, geen egress-kosten. Zie /products/gpu/ voor het volledige aanbod (L4, L40S, A100, H100 en meer).

Welke frameworks worden ondersteund?+

Elk framework: PyTorch, TensorFlow, JAX, DeepSpeed, Hugging Face Transformers, Axolotl, LitGPT. Met volledige root-toegang installeer je precies wat je nodig hebt.

Kan ik mijn getrainde model downloaden?+

Ja. Geen egress-kosten. Download modelgewichten, checkpoints en logs op elk moment zonder kosten per GB.

Hoe snel is training vergeleken met AWS?+

Dezelfde NVIDIA-hardware (H100/H200) tegen vaste prijzen, tegenover de variabele on-demandprijzen of onderbroken spot-instances van AWS. De trainingssnelheid is gelijk; het verschil zit in voorspelbare kosten.

Ondersteunen jullie training op meerdere GPU’s?+

Ja. Configuraties met meerdere GPU’s zijn beschikbaar op één node voor gedistribueerde training met NCCL. Neem contact op met sales voor clusters met meerdere nodes.

Is er een gratis proefperiode voor GPU-instances?+

Ja. Er is een gratis proefperiode van 30 dagen. Test je trainingspipeline voordat je je vastlegt.

En inference na de training?+

Zet je getrainde model in voor inference op dezelfde of een kleinere GPU. Bekijk onze pagina over LLM-inference voor opties voor productie.

Gerelateerde toepassingen

LLM-inferentie

Zet getrainde modellen in productie

AI-agents

Bouw agents op basis van je eigen modellen

Databasehosting

Sla trainingsdata en embeddings op

Start je gratis proefperiode van 30 dagen

Uitrollen in minder dan 60 seconden. Geen creditcard nodig.

Gratis aan de slag Bekijk prijzen