Я перестал платить за Colab Pro и теперь запускаю LLM на собственном графическом процессоре — моя установка стоимостью 480 долларов в год стоит 0 долларов.

В прошлом году я потратил 480 долларов на Colab Pro, потому что поверил маркетингу: для запуска серьезных моделей нужны облачные графические процессоры. Затем я прочитал характеристики RTX 3060 12 ГБ, сидящей на своем рабочем столе, и почувствовал себя глупо. Я отменил Colab Pro, перенес все локально и через 8 месяцев не вернусь. Вот честная математика. Установка, пришедшая на смену Colab Pro Компонент Что я использую Стоимость Вывод Оллама (ollama pull qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M) $0 Тонкая настройка Unsloth + мой 3060 12Гб $0 Ноутбуки JupyterLab локально $0 Переполнение (редко) Уровень бесплатного пользования Colab для заданий T4 $0 Итого: 0 долларов США в месяц против 49,99 долларов США в месяц. Единственное, для чего я до сих пор использую Colab, — это время от времени сеансы T4, когда мне нужна память CUDA, которой у меня нет — и уровень бесплатного пользования покрывает это. Цифры, которые заставили меня переключиться Проверка реальности Colab Pro (мое использование, январь – август 2026 г.): Сожжено вычислительных единиц: ~1800 в месяц (в основном тайм-ауты простоя, которые я забыл отключить) Фактическая производительность графического процессора: ~35 часов в месяц. Эффективная стоимость продуктивного часа: 1,43 доллара США. Количество раз, когда я натыкался на стену «вы использовали слишком много графического процессора, вернитесь завтра» на платном уровне: 9 Девять. По плану 50 долларов в месяц. Именно тогда я начал смотреть, сколько стоит подержанный 3060 12 ГБ: 180 долларов. Безубыточность по ценам Colab: до 4 месяцев.