RunPod — dumpster fire? Сравнение альтернатив для дешёвого и стабильного vLLM inference в облаке

Что не так с RunPod? От фаворита сообщества до источника головной боли

Ещё год назад в чатах LocalLlama RunPod хвалили за простоту и низкие цены. Сегодня те же каналы завалены жалобами: инстансы падают без предупреждения, сети перегружены, поддержка молчит неделями. Платформа, которая должна была демократизировать доступ к GPU, стала синонимом нестабильности.

Проблема не в отдельном инциденте. Это системный кризис роста. RunPod не справился с наплывом пользователей, которые хотят запускать тяжёлые LLM вроде Llama 3.1 70B или новых Mixtral 8x22B. Инфраструктура трещит по швам, а цены при этом только растут.

Зачем вообще платить за облачный inference? Аргументы против "железа под столом"

Перед тем как смотреть альтернативы, ответим на главный вопрос: а может, купить свою карту? В нашем детальном расчёте мы уже считали окупаемость. В 2026 году математика изменилась.

• Новые модели требуют новой памяти: Llama 4 (если верить слухам) будет работать только на HBM3e. Карта с 48GB такого стоит как иномарка.
• Электричество стало дороже: в Европе кВт/ч стоит €0.40+. 600W карта за месяц набегает €200 только на свет.
• Гибкость: сегодня тестируете Qwen2.5 32B, завтра нужна Claude 4 (если Anthropic откроет веса). В облаке переключились за 5 минут.

Облачный inference имеет смысл, когда нагрузка непостоянная или нужно тестировать десятки моделей. Но только если провайдер не подводит в самый ответственный момент.

Критерии выбора: что на самом деле важно для vLLM в 2026

Сравнивать только по цене за час — ошибка новичка. vLLM 1.2.0 (актуальная на февраль 2026) стала чувствительнее к латентности сети и скорости дисков.

Забудьте про "цена за час GPU". Считайте TCO (Total Cost of Ownership) включая время простоя, стоимость переноса данных и часы, потраченные на борьбу с инфраструктурой.

TensorDock: рынок spot-инстансов без посредников

Платформа, которая работает по принципу биржи: владельцы GPU выставляют свободные мощности, вы покупаете. Цены начинаются от $0.29/час для RTX 4090 и $1.10/час для RTX 6000 Ada. На 30-40% дешевле RunPod на аналогичных картах.

Но есть нюансы, о которых молчат маркетинговые страницы:

• Нет SLA на прерывание: инстанс могут выключить в любой момент без предупреждения
• Сеть между GPU в разных дата-центрах: если берёте 4x RTX 4090, они могут быть в разных стойках с latency 10+ мс
• Своя система рейтингов провайдеров: приходится изучать отзывы к каждому хосту как на Airbnb

1 Как запустить vLLM на TensorDock

Берём RTX 4090 с 24GB памяти (хватит для Llama 3.1 8B в 8-bit или Qwen2.5 14B в 4-bit).

# После создания инстанса с Ubuntu 22.04
ssh root@your-instance-ip

# Ставим CUDA 12.4 (актуально на февраль 2026)
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run --silent --toolkit

export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH

# Ставим vLLM 1.2.0 с поддержкой FP8 (новый формат в Ada Lovelace)
pip install vllm==1.2.0

# Загружаем модель с Hugging Face (используем кэш)
export HF_HOME=/root/.cache/huggingface

# Запускаем сервер с continuous batching
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct" \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --max-model-len 8192 \
  --served-model-name "qwen-14b" \
  --port 8000

Vast.ai: аукцион GPU с историей и сообществом

Платформа существует с 2018 года, пережила три криптозимы и стала относительно стабильной. Здесь не просто биржа, а социальный слой: рейтинги, обсуждения провайдеров, даже своя система скидок за длительную аренду.

Цены часто ниже чем у TensorDock на 10-15%, но есть скрытые комиссии:

• Комиссия платформы: 10% от стоимости инстанса
• Плата за публичный IP: $0.01/час (ещё $7.20 в месяц)
• Минимальная цена инстанса: $0.08/час даже если GPU стоит $0.05

*При работе 24/7 в течение 30 дней. Цены актуальны на февраль 2026.

Главное преимущество Vast.ai — предсказуемость. Провайдеры с историей в 1000+ аренд реже отключают инстансы внезапно. Есть даже своеобразная "страховка": если хост отключится в первые 6 часов, платформа возвращает кредиты.

Lambda Labs: для тех, кто готов платить за стабильность

Если TensorDock и Vast.ai — это рынок подержанных машин, то Lambda — официальный дилер. Цены выше на 25-40%, но получаете гарантированную доступность, быструю поддержку и предустановленные environments.

В 2026 году Lambda добавила то, чего не хватало другим:

• Локальная сеть между инстансами: можно запустить кластер vLLM с tensor parallelism на 8 GPU без потерь на latency
• Предустановленный vLLM template: запускается за 2 клика с автоматической настройкой continuous batching
• Резервные копии дисков: за $0.05/GB в месяц сохраняете состояние контейнера между сессиями

Менее известные альтернативы: FluidStack, PaperSpace, Crusoe

Рынок дешёвых GPU не ограничивается тремя гигантами. Мелкие игроки иногда предлагают уникальные условия.

Эти платформы не всегда дешевле, но предлагают нишевые преимущества. PaperSpace, например, интегрируется с Gradient для обучения моделей — удобно для full pipeline.

Шаблон настройки vLLM, который работает везде

После тестирования десятков конфигураций выработался универсальный подход. Работает на любом облачном провайдере с Ubuntu 22.04+.

2 Скрипт-однострочник для быстрого старта

# Сохраните как setup_vllm.sh, запустите от root
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/vllm/v1.2.0/examples/docker/Dockerfile | \
docker build -t vllm-server:latest - && \
docker run -d --gpus all --shm-size=10g -p 8000:8000 \
  -v /root/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  -e "HF_TOKEN=your_token_here" \
  vllm-server:latest \
  python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct" \
  --max-model-len=16384 \
  --tensor-parallel-size=1 \
  --gpu-memory-utilization=0.9 \
  --served-model-name="llama-8b"

Этот подход использует официальный Docker образ vLLM, который уже включает все зависимости с правильными версиями CUDA. Не нужно тратить час на настройку среды.

Как не сжечь бюджет: мониторинг и оптимизация затрат

Самая частая ошибка — оставлять инстанс работать когда он не нужен. vLLM с 70B моделью за месяц набегает $2500+ даже на "дешёвом" провайдере.

3 Настройка авто-стопа при простое

Скрипт на Python, который мониторит нагрузку GPU и останавливает инстанс если нет запросов 15 минут:

import subprocess
import time
import requests
from datetime import datetime

# Для облачных провайдеров с API остановки
PROVIDER_API_URL = "https://api.tensordock.com/v1/instance/stop"  # пример
API_KEY = "your_api_key_here"

def check_gpu_usage():
    """Возвращает процент использования GPU за последние 5 минут"""
    try:
        # Используем nvidia-smi с парсингом
        result = subprocess.run(
            ['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu', '--format=csv,noheader,nounits'],
            capture_output=True, text=True, timeout=5
        )
        usage = int(result.stdout.strip())
        return usage
    except:
        return 0

def stop_instance():
    """Вызывает API провайдера для остановки инстанса"""
    headers = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'}
    response = requests.post(PROVIDER_API_URL, headers=headers)
    return response.status_code == 200

# Основной цикл
idle_counter = 0
MAX_IDLE_MINUTES = 15

while True:
    usage = check_gpu_usage()
    
    if usage < 5:  # GPU используется менее чем на 5%
        idle_counter += 1
        print(f"[{datetime.now()}] GPU idle: {idle_counter} minutes")
        
        if idle_counter >= MAX_IDLE_MINUTES:
            print("Stopping instance due to inactivity")
            if stop_instance():
                print("Instance stopped successfully")
                break
            else:
                print("Failed to stop instance")
    else:
        idle_counter = 0
        
    time.sleep(60)  # Проверяем каждую минуту

Запустите этот скрипт в screen или как systemd service. Только не забудьте настроить webhook для уведомления о остановке, чтобы не потерять данные.

Ответы на частые вопросы (основано на реальных проблемах из r/LocalLLaMA)

Что будет дальше? Прогноз на 2026-2027

Рынок дешёвых GPU проходит через консолидацию. Мелкие игроки либо банкротятся, либо покупаются крупными. К концу 2026 года останется 2-3 платформы с устойчивой экономикой.

Тренды, которые уже видны:

• Специализированные инстансы для MoE-моделей: платформы начнут предлагать конфигурации для Mixtral 8x22B и аналогов, где важна не память, а количество tensor cores
• Интеграция с Ollama и LM Studio: один клик для запуска локально популярных моделей в облаке
• Цены упадут ещё на 20%: из-за выхода новых карт Blackwell, старые Ada Lovelace пойдут на вторичный рынок

Мой совет на 2026: не привязывайтесь к одному провайдеру. Держите рабочие конфиги для 2-3 платформ и переключайтесь когда одна подводит. И всегда, всегда читайте мелкий шрифт в SLA про прерывание spot-инстансов.

А если хотите глубоко разобраться в оптимизации inference, посмотрите нашу статью про внутренности vLLM. Там объясняем почему continuous batching экономит 60% памяти и как это использовать в своих проектах.

Подписаться на канал