Hoe draai je een LLM op een Server: Jouw 2026 Gids voor LLM-Server

Het implementeren van je eigen LLM-server is niet alleen mogelijk—het is een strategisch voordeel wanneer je de juiste bare metal partner hebt. Het is niet zoals het hosten van een website; LLM's hebben unieke en ongelooflijk veeleisende hardwarevereisten.

Kies de verkeerde hardware, en je project mislukt nog voordat het is begonnen. We zullen de kritieke LLM-server hardware componenten uiteenzetten, de ononderhandelbare vereisten uitleggen, en je laten zien hoe je een systeem ontwerpt dat de enorme eisen van moderne taalmodellen aankan.

VRAM is koning voor LLM

Voordat we iets anders bespreken, moeten we de allerbelangrijkste metriek voor elke LLM-server build aanpakken: GPU VRAM (videogeheugen).

Een LLM is in de kern een massale verzameling parameters. Om efficiënt te kunnen draaien, moet het hele model rechtstreeks in het eigen high-speed geheugen van de GPU worden geladen. Als je niet genoeg VRAM hebt, kun je het model simpelweg niet effectief draaien.

Een model met 70 miljard parameters, zoals Llama 3, kan meer dan 140 GB VRAM vereisen om alleen al in een standaard 16-bits formaat te laden. Dit is ver buiten de capaciteit van een enkele consumenten-GPU.

Je keuze voor een GPU wordt daarom bijna volledig bepaald door het VRAM. Bij NovoServe zijn onze standaard Supermicro GPU-servers gebouwd voor deze uitdaging, schaalbaar tot 8 GPU's per systeem met een totaal van maar liefst 640 GB VRAM in één chassis, waardoor het mogelijk is om zelfs de grootste open-source modellen te draaien.

Kies je open-source LLM

Voordat je je hardware kunt kiezen, moet je weten welk model je van plan bent te draaien. De grootte en architectuur van de LLM bepalen je VRAM- en rekenbehoeften. Open-source modellen zoals Llama, Mistral en Falcon bieden ongelooflijke kracht, maar variëren aanzienlijk in grootte.

Het kiezen van het juiste model is een afweging tussen prestaties en resourcevereisten. Voor een gedetailleerde vergelijking om je te helpen een weloverwogen beslissing te nemen, raden we je aan onze gids over de Top Open Source Generatieve AI Modellen te lezen.

Bouw je LLM-server hardware stack

Zodra je de VRAM-vereiste hebt aangepakt, is de rest van de LLM-server hardware ontworpen om die krachtige GPU's te ondersteunen en te voeden zonder bottlenecks te creëren.

• GPU (Het Brein): VRAM is, zoals besproken, de prioriteit. Dan is er de interconnect (NVLink). Bij gebruik van meerdere GPU's is de snelheid waarmee ze met elkaar communiceren cruciaal. Een LLM-server met een high-speed interconnect zoals NVIDIA's NVLink zal drastisch beter presteren dan een waarbij GPU's via de langzamere PCIe-bus communiceren.
• CPU (De Dirigent): De CPU moet krachtig genoeg zijn om data voor te bewerken en meerdere GPU's te voeden. Het belangrijkste kenmerk hier is het aantal PCIe-lanes. Een CPU uit de AMD EPYC-serie is een uitstekende keuze, omdat deze een hoog aantal PCIe-lanes biedt, wat een brede datasnelweg naar al je GPU's creëert.
• Systeem-RAM (Het Werkstation): Terwijl het model in VRAM draait, moeten de enorme datasets voor training of fine-tuning eerst in het hoofdgeheugen (RAM) van het systeem worden geladen. Onze LLM-ready chassis ondersteunen tot 1024GB (1TB) systeem-RAM, zodat je met gemak terabyte-schaal datasets kunt verwerken.
• Opslag (De Bibliotheek): LLM-modellen en hun datasets zijn gigantisch. De snelheid waarmee je deze vanaf de opslag kunt laden, is cruciaal. High-capacity NVMe SSD's zijn de enige haalbare keuze. Hun ongelooflijke leessnelheden kunnen de laadtijden van modellen van uren tot minuten verkorten.

Implementeer op LLM-ready infra

Je eigen LLM-server bouwen uit losse onderdelen is complex. LLM-server hosting van een gespecialiseerde provider zoals NovoServe biedt een snellere, betrouwbaardere en vaak kosteneffectievere oplossing.

We hebben een grote voorraad LLM-ready chassis die geoptimaliseerd zijn voor AI-workloads. Ons aanbod is gebouwd rond de flexibele en krachtige Supermicro X11- en H12-platformen. Dit stelt ons in staat om een breed scala aan configuraties te bieden, van toegankelijke single-GPU Supermicro X11-servers, perfect voor ontwikkeling en fine-tuning, tot multi-GPU Supermicro H12-krachtpatsers, ontworpen voor grootschalige training en inferentie.

Onze LLM-server aanbieding

Hoe draai je een LLM op een server? Je begint met VRAM en bouwt van daaruit verder, waarbij je een gebalanceerd systeem creëert van high-end GPU's, een CPU met veel PCIe-lanes, massaal systeem-RAM en ultrasnelle NVMe-opslag.

Het kiezen van de juiste combinatie van VRAM en RAM voor een 70B-parametermodel versus een 13B-model is een complexe berekening. Ga niet gokken. Chat met onze infrastructuurspecialisten voor een kosteloos adviesgesprek. Zij helpen je de perfecte server voor jouw specifieke LLM te ontwerpen.

Klaar om te beginnen? We hebben momenteel speciale aanbiedingen voor onze populairste LLM-serverconfiguraties, perfect voor jouw AI- en LLM-projecten.