- Введение в Novita AI
- Введение в RunPod
- Сравнение масштабируемости RunPod и Novita AI
- Сравнение удобства использования RunPod и Novita AI (на примере GPU-инстансов)
- Сравнение тарифных планов RunPod и Novita AI
- Что лучше для небольших команд: RunPod или Novita AI?
- Как начать работать с RunPod?
- Как начать работать с Novita AI?
Для разработчиков выбор правильной облачной ИИ-платформы часто сводится к трем факторам: стоимость, простота использования и масштабируемость. И Novita AI, и RunPod предлагают мощную инфраструктуру на базе GPU и инструменты для развертывания, обучения и запуска ИИ-моделей — однако они отвечают немного разным потребностям разработчиков.
- Novita AI выделяется быстрым и доступным выводом (inference) через готовые API и серверless-доступ к GPU — идеально для независимых разработчиков, стартапов и продуктовых команд, которым нужна быстрая интеграция ИИ без забот об оборудовании и конфигурации.
Главное преимущество Novita — низкая стоимость. Эквивалентные GPU часто стоят в два раза дешевле, чем у RunPod или конкурентов.
- RunPod выделяется зрелой средой для разработки, настраиваемыми подами и надежной поддержкой как задач вывода, так и обучения — идеально для ML-инженеров и команд разработки, которые создают и дообучают модели, нуждаются в контроле, масштабируемости и гибкости инфраструктуры.
В этой статье мы разберем сильные стороны и компромиссы каждой платформы, чтобы помочь вам выбрать, какая подходит для вашего проекта.
Введение в Novita AI
Novita AI — это облачная платформа, которая делает развертывание ИИ-моделей простым и доступным.
Она предоставляет более 200 готовых к использованию API для работы с языком, зрением, аудио и другими задачами, а также облачную инфраструктуру на базе GPU для пользовательских моделей.
Разработчики могут быстро интегрировать ИИ с помощью простых REST API или запускать GPU-инстансы без необходимости разбираться в оборудовании. Благодаря фокусу на недорогом и надежном выводе, Novita AI помогает независимым разработчикам и компаниям без усилий внедрять функции на базе ИИ.
Введение в RunPod
RunPod — это универсальная облачная платформа для ИИ, которая дает разработчикам доступ по требованию к мощным GPU для обучения, дообучения и развертывания моделей. Благодаря доступности GPU-подов в более чем 30 регионах мира (как по требованию, так и spot-инстансы), пользователи могут за считанные минуты запустить что угодно: от блокнота Jupyter до многоузлового GPU-кластера. RunPod создана для ML-инженеров и команд разработки, делает масштабирование ИИ простым и доступным — не требуется специалист по DevOps.
Сравнение масштабируемости RunPod и Novita AI
Novita AI предлагает десятки API, включая API для LLM, работы с изображениями и видео, новые добавляются постоянно. Вы можете попробовать их бесплатно прямо в Playground. RunPod, хотя не предоставляет готовые LLM API из коробки, позволяет развернуть крупную языковую модель (LLM) с помощью предварительно настроенных воркеров vLLM.
| Модуль GPU | RunPod | Novita AI |
|---|---|---|
| Серверless | ✅ Краткосрочный вывод (inference) | ✅ Краткосрочный вывод (inference) |
| Инстансы | ✅ GPU-инстансы | ✅ GPU-инстансы |
| Хранилище | ✅ Постоянное и сетевое хранилище | ✅ Постоянное и сетевое хранилище |
| Физические серверы (Bare Metal) | ❌ Недоступно | ✅ Выделенные физические серверы |
| Дообучение | ✅ Встроенная служба дообучения | ❌ Недоступно напрямую |
| Кластеры | ✅ Распределенные много-GPU кластеры | ✅ Распределенные много-GPU кластеры |
| Регионы | ✅ Поддерживается в большинстве региональных кластеров | ⚠️ Поддерживается только в двух региональных кластерах |
Различия в серверless-решениях
Серверless RunPod
Серверless Novita AI
| Аспект | Серверless RunPod | Серверless Novita AI |
|---|---|---|
| Выбор GPU | Модель “черный ящик” — GPU автоматически назначаются платформой. Пользователи не могут выбрать точный тип GPU. | Модель “белый ящик” — Пользователи явно выбирают тип GPU (например, RTX 3090, 4090, 5090, A100, H100, L40S) перед созданием эндпоинта. |
| Тарификация | Тарификация происходит в соответствии с типом GPU, автоматически назначенным во время работы. | Цены прозрачные, указаны для каждого типа GPU (например, $0,000073/с для RTX 3090, $0,000233/с для RTX 4090 и т.д.). |
| Контроль | Проще для быстрого развертывания, но меньше гибкости для оптимизации соотношения цена/производительность. | Более гибкое: команды могут балансировать потребности в стоимости, производительности и VRAM, выбирая нужный GPU. |
Различия в регионах
- RunPod: В большинстве регионов поддерживаются как региональные, так и кластерные узлы.
- Novita AI: В настоящее время только два региона поддерживают оба типа узлов. Однако в этом квартале Novita AI запустит функцию улучшенного кэширования для региональных GPU, которая раньше была доступна только корпоративным клиентам.
Региональные узлы
Определение: Централизованные высококачественные узлы, предназначенные для долгосрочных стабильных рабочих нагрузок.
Ключевые особенности:
- Надежные высокопроизводительные вычислительные ресурсы с устойчивой пропускной способностью.
- Включает NAS (сетевое хранилище) для общего доступа к данным — подходит для рабочих нагрузок, требующих повторного доступа к наборам данных.
- Выделенные линии и вспомогательные сервисы для надежности корпоративного уровня.
- Лучше всего подходят для долгосрочных задач, таких как обучение моделей и непрерывные службы вывода.
- Примечание: NAS здесь — это кэш/общее хранилище, а не постоянное хранилище — пользователям все равно нужно создавать резервные копии данных внешне.
Аналогия: Как выделенное офисное пространство — полностью оборудовано и стабильно, идеально для долгосрочных проектов.
Кластерные узлы
Определение: Распределенные эластичные вычислительные узлы, предназначенные для краткосрочного использования или использования по требованию.
Ключевые особенности:
- Отсутствует NAS, долгосрочное кэширование или хранилище.
- Отсутствуют выделенные линии; узлы более распределены и гибки.
- Оптимизированы для краткосрочных крупномасштабных эластичных вычислений (например, разовые эксперименты, временные параллельные задачи).
- Более экономически эффективны, но меньше подходят для постоянных рабочих нагрузок.
Аналогия: Как общее коворкинг-пространство — простое в использовании, гибкое и доступное, но не предназначено для постоянного проживания.
Сравнение удобства использования RunPod и Novita AI (на примере GPU-инстансов)
Novita AI
Шаг 1. Выберите шаблон / Создайте шаблон и выберите GPU
- Выберите готовый шаблон (с уже настроенными драйверами GPU, CUDA/cuDNN, фреймворками и средой выполнения) или создайте свой собственный пользовательский шаблон, а затем выберите типы GPU и их количество！
Шаг 2. Подтвердите настройки диска и конфигурации
- Проверьте и при необходимости измените технические параметры: тип GPU (например, RTX 4090, объем VRAM, CPU, RAM), образ контейнера, команда запуска, переменные окружения, открытые порты и размер диска.
Шаг 3. Подтвердите оплату
- Выберите режим тарификации (по требованию, spot или подписка на 1–12 месяцев) и проверьте сводку по ценам (стоимость GPU в час, стоимость диска в день, итоговые суммы за месяц).
RunPod
Шаг 1. Выберите GPU
- Просмотрите доступные типы GPU (например, B200, H200, A40, RTX 5090). Вы можете фильтровать по объему VRAM, региону или другим параметрам.
Шаг 2. Настройте инстанс
- Что это: Настройте параметры окружения и среды выполнения, размер дискового тома, а также дополнительные опции: шифрование тома, доступ к SSH-терминалу и необходимость автоматического запуска блокнота Jupyter.
У RunPod более 50 предварительно настроенных шаблонов, поэтому вам не нужно настраивать сложные параметры вручную.
Шаг 3. Выберите тарифный план
- Выберите способ оплаты инстанса.
- Доступные варианты:
- По требованию
- Тариф с экономией на 3 месяца
- Тариф с экономией на 6 месяцев
- Тариф с экономией на 1 год
- Spot
Сравнение тарифных планов RunPod и Novita AI
| Аспект тарификации | RunPod | Novita AI |
|---|---|---|
| Бесплатный тариф / Кредиты | Постоянного бесплатного тарифа на GPU нет. Новые пользователи могут получить пробные кредиты, а подходящие стартапы могут получить до 1000 бесплатных часов H100 по программе для стартапов |
Постоянного бесплатного тарифа нет. У Novita также есть программа для стартапов (они рекламируют до $10 000 бесплатных кредитов для подходящих стартапов) |
| Стоимость GPU-инстансов | GPU-инстансы тарифицируются по часовым ставкам (оплата за минуты использования). | GPU-инстансы тарифицируются по часовым ставкам (оплата за минуты использования). |
| Spot-тариф | Ниже, чем цена GPU по требованию | 50% от цены GPU по требованию |
| Стоимость серверless | /Воркер/с |
| Тип хранилища | Novita AI (за ГБ/день) | RunPod (за ГБ/месяц) |
|---|---|---|
| Диск контейнера | $0,005/ГБ/день, включает бесплатную квоту 60 ГБ | $0,10/ГБ/месяц |
| Постоянный (том) диск | $0,005/ГБ/день | $0,10/ГБ/месяц для работающих подов (так же, как диск контейнера) $0,20/ГБ/месяц для остановленных подов |
| Сетевой том (облачное хранилище) | $0,002/ГБ/день | $0,07/ГБ/месяц (<1 ТБ) $0,05/ГБ/месяц (≥1 ТБ) |
На RunPod хранилище тарифицируется за секунду, а не как фиксированная месячная плата. Ставка «$0,10 за ГБ в месяц» — это только справочное значение: если вы храните 1 ГБ в течение полных 30 дней, это стоит около $0,10. Если вы храните его только несколько дней или часов, стоимость пересчитывается пропорционально по секундам, поэтому вы платите гораздо меньше.
Сравнение цен на GPU по требованию
Главное преимущество Novita — низкая стоимость. Эквивалентные GPU часто стоят в два раза дешевле, чем у RunPod или конкурентов.
Вы можете проверить, это действительно самая низкая цена？
Что лучше для небольших команд: RunPod или Novita AI?
| Аспект | RunPod | Novita AI | Что лучше для небольших команд? |
|---|---|---|---|
| GPU-инстансы (удобство использования) | Шаг 1: Выберите GPU Шаг 2: Настройте инстанс. Более 50 предварительно настроенных шаблонов Шаг 3: Выберите тариф |
Шаг 1: Выберите или создайте шаблон + GPU. Шаг 2: Настройте диск, среду выполнения, переменные окружения. Шаг 3: Подтвердите оплату |
Оба варианта просты в использовании. У RunPod больше шаблонов; Novita делает акцент на кастомизации и низкой стоимости. |
| Серверless | Назначение GPU по принципу “черного ящика”, быстрое развертывание, но тарификация менее прозрачна. | Выбор GPU по принципу “белого ящика”, прозрачные цены за каждый тип GPU, возможность контроля затрат. | Novita AI — более понятные цены, лучшее соотношение цена/производительность. |
| Регионы | Зрелое покрытие во многих регионах, стабильность для долгосрочных рабочих нагрузок, но выбор GPU ограничен, а тарификация непрозрачна. | Региональные узлы с прозрачными ценами на GPU, функция кэширования скоро появится, но сейчас поддерживается меньше регионов. | Если вам нужна стабильность и глобальное покрытие → RunPod. |
| Масштабируемость | Поддерживает много-GPU кластеры, службу дообучения, постоянное хранилище. Подходит для распределенного обучения. | Поддерживает много-GPU кластеры, постоянное хранилище. | RunPod лучше для крупномасштабного обучения и дообучения |
| Стоимость | GPU-инстансы тарифицируются за минуты. Spot дешевле, чем по требованию. |
Обычно на 50% дешевле, чем у RunPod. | Novita обычно значительно дешевле — это выгодно для небольших команд с ограниченным бюджетом. |
| API | ❌Нет готовых LLM API, но поддерживает развертывание воркеров vLLM. | ✅Более 200 готовых к использованию API (LLM, работа с изображениями, видео, эмбеддинги и т.д.), вызываемых напрямую через REST. | Novita AI лучше для команд, которые хотят быстро получить ИИ-функции без обучения моделей. |
Для небольших команд/стартапов Novita AI обычно является лучшим вариантом из-за низких цен, гибкости выбора GPU и большого количества готовых API.
RunPod лучше подходит для команд, занимающихся крупномасштабным обучением, дообучением моделей и рабочими процессами с интеграцией GitHub.
Как начать работать с RunPod?
Начать работать с RunPod очень просто. Вот пошаговая инструкция для разработчиков:
- Регистрация: Перейдите на runpod.io и создайте аккаунт (можно зарегистрироваться по электронной почте или использовать единый вход через сервисы Google/GitHub). После верификации аккаунта вы получите доступ к панели управления RunPod.
- Запустите GPU-под: В консоли RunPod перейдите в раздел «Cloud GPUs» или «Pods», чтобы развернуть ваш первый GPU-инстанс. Обычно вам нужно:
- Выбрать регион (например, Запад США, ЕС и т.д.) и тип GPU (например, RTX 4090, A100) из списка доступных инстансов. Цена для каждого отображается при выборе.
- Выбрать шаблон окружения. RunPod предоставляет готовые шаблоны (например, Ubuntu с CUDA, Jupyter Notebook, Stable Diffusion и т.д.), или вы можете использовать собственный Docker-образ. Для быстрого старта выберите шаблон вроде Jupyter Notebook, чтобы у вас сразу было готовое IDE.
- Нажмите Deploy. За несколько секунд до минуты RunPod запустит ваш контейнер на выбранном GPU. В панели управления вы увидите, что статус пода сменился на «Running».
- Подключение и использование: Как только под запущен, вы можете подключиться к нему. Если это шаблон Jupyter, будет предоставлен URL для открытия интерфейса Jupyter в браузере (с поддержкой GPU). Для других окружений вы можете открыть веб-оболочку или использовать SSH (RunPod предоставляет данные для подключения в интерфейсе). Теперь вы можете запускать свой код или обучать модель на этом удаленном GPU.
- Серверless-эндпоинты (опционально): Если ваша цель — развернуть эндпоинт вывода (inference) (серверless), в RunPod есть раздел Serverless. Вам нужно создать новый эндпоинт, указать модель или использовать готовый шаблон для обслуживания моделей, и развернуть его. RunPod предоставит вам URL API-эндпоинта. Этот эндпоинт будет автоматически масштабироваться по мере поступления запросов. Это отлично подходит для обслуживания API вашего приложения без необходимости держать под запущенным 24/7.
- Управление и мониторинг: В панели управления вы можете видеть свои запущенные поды, их утилизацию и информацию о кредитах/оплате. Вы можете останавливать или завершать поды, когда они не используются, чтобы экономить деньги (так как тарификация идет за секунды). Также вы можете настроить политики автоматического отключения (например, завершать под после часа простоя). Изначально всем можно управлять через веб-интерфейс. Для продвинутого использования изучите CLI и API RunPod для написания скриптов развертывания по мере роста вашей команды.
Как начать работать с Novita AI?
Руководство по работе с GPU
Шаг 1: Зарегистрируйте аккаунт
Создайте аккаунт Novita AI на нашем сайте. После регистрации перейдите в раздел «Explore» (Обзор) в левой боковой панели, чтобы посмотреть наши предложения по GPU и начать свой путь в разработке ИИ.
Попробуйте Novita AI прямо сейчас
Шаг 2: Изучение шаблонов и GPU-серверов
Выберите шаблоны, соответствующие потребностям вашего проекта: PyTorch, TensorFlow или CUDA.
Затем выберите нужную конфигурацию GPU и их количество — доступны мощные L40S, RTX 4090 или A100 SXM4, каждый с разными характеристиками по объему VRAM, RAM и хранилищу.
Шаг 3: Настройте развертывание под ваши нужды
Настройте окружение, выбрав предпочитаемую операционную систему и параметры конфигурации, чтобы обеспечить максимальную производительность для ваших конкретных ИИ-рабочих нагрузок и потребностей разработки.
Шаг 4: Запустите инстанс
Нажмите «Launch Instance» (Запустить инстанс), чтобы начать развертывание. Ваше высокопроизводительное GPU-окружение будет готово за несколько минут, и вы сможете сразу приступить к проектам в области машинного обучения, рендеринга или вычислительных задач.
Руководство по работе с API (на примере Kimi K2)
Шаг 1: Войдите в аккаунт и перейдите в библиотеку моделей
Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Model Library (Библиотека моделей).
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая подходит для ваших задач.
Шаг 3: Начните бесплатный пробный период
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите ваш API-ключ
Для аутентификации через API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Settings» (Настройки), вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с LLM Novita AI. Это пример использования API завершения чата для пользователей Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_1g0vYAKH0Oir6vI6y4PZIGyFLVvuJiJDx0jZiEeYivQFmDr15mi83mWi-_bdrs0C-Q2hk281SCn1f4oUB49loQ==",
)
model = "moonshotai/kimi-k2-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Использование Agent Sandbox (опционально): У Novita также есть функция Agent Sandbox, доступная из панели управления. Она позволяет запускать ИИ-агентов или код в полностью управляемой среде песочницы с изоляцией от интернета. Если ваш вариант использования включает, например, оценку кода, сгенерированного ИИ-агентом, это может быть очень удобно. Вы можете изучить эту функцию, как только освоите основы.
Когда выбирать Novita AI
- При ограниченном бюджете — Novita обычно примерно на 50% дешевле, чем RunPod, при использовании GPU, с очень доступным хранилищем и щедрыми бесплатными кредитами для стартапов.
- Нужна быстрая функциональность без лишних хлопот — Благодаря более 200 готовым API (LLM, работа с изображениями, аудио, видео), это идеальный вариант, если вы хотите получить функции на базе ИИ без управления инфраструктурой.
- Предпочитаете простоту и скорость — Отлично подходит для быстрой интеграции ИИ, особенно если обучение/дообучение моделей не является приоритетом.
Лучше всего подходит для: Независимых разработчиков, стартапов, продуктовых команд, которым нужна быстрая интеграция ИИ без забот об оборудовании и конфигурации.
Когда выбирать RunPod
- Планируете сложные рабочие процессы обучения — Предлагает надежную поддержку много-GPU кластеров, постоянного хранилища и встроенных служб дообучения.
- Нужна масштабируемость или надежные вычислительные ресурсы — Отлично подходит для обучения крупных моделей, многоузловых конфигураций или долгосрочных экспериментов.
- Предпочитаете стандартизацию в разных регионах — Присутствие в более чем 30 регионах мира и обширная библиотека шаблонов упрощают развертывание.
- Работаете в тесной связке с кодом/репозиториями GitHub — Встроенная поддержка Serverless Repos позволяет легко развертывать проекты напрямую из открытых исходников.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли развертывать много-GPU кластеры?
Только RunPod поддерживает это нативно с помощью функции Instant Clusters. Novita AI в настоящее время поддерживает масштабирование через серверless и вертикальное масштабирование, но не поддерживает управляемые пользователем кластеры.
Что дешевле для запуска GPU 4090 или A100?
Novita AI обычно дешевле — предлагает RTX 4090 по ~$0,35 в час и A100 по ~$1,2 в час (spot-цены еще ниже). RunPod предлагает больше регионов и гибкости, но стоит немного дороже в час.
Предлагает ли RunPod LLM API, подобный OpenAI?
L40S. Его TDP составляет 300–350 Вт, а высокая производительность на ватт делает его лучшим вариантом для развертываний, чувствительных к энергопотреблению. H100 (до 700 Вт SXM5) требует значительной инфраструктуры. Да. RunPod предоставляет серверless-эндпоинты на базе vLLM, которые позволяют развертывать модели Hugging Face и предоставлять к ним доступ через API в стиле OpenAI. Вы можете вызывать эти эндпоинты через REST или интегрировать их с LangChain.
Novita AI — это облачная ИИ-платформа, которая предлагает разработчикам простой способ развертывания ИИ-моделей с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное облако GPU для построения и масштабирования решений.
Рекомендуемые материалы
