ল্যাটিটিউড.শ এ কি ডেটা প্রস্থান বিনামূল্যে?

উত্তর

ল্যাটিটিউড.শ মূল্যায়ন করার সময়, তাদের ডেটা স্থানান্তর নীতি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ: নেই

ইগ্রেস চার্জ প্রায়ই ক্লাউড GPU বাজেটিংয়ে উপেক্ষিত খরচ। শূন্য ইগ্রেস ফি সহ একটি প্রদানকারী আপনাকে মডেল আউটপুট বিনামূল্যে ডাউনলোড করতে, ডেটাসেট স্থানান্তর করতে এবং ইনফারেন্স ফলাফল পরিবেশন করতে দেয় কোনো অপ্রত্যাশিত ব্যান্ডউইথ বিল ছাড়াই।

ল্যাটিটিউড.শ স্টোরেজ অপশন: স্থানীয় NVMe অন্তর্ভুক্ত (সর্বোচ্চ ৪x ৩.৮TB), ব্লক স্টোরেজ $০.১০/GB/মাস, ফাইলসিস্টেম স্টোরেজ $০.০৫/GB/মাস

ডেটা স্থানান্তর খরচ ভলিউম অনুযায়ী কীভাবে বৃদ্ধি পায় তা দেখতে ল্যাটিটিউড.শ অফিসিয়াল ওয়েবসাইট দেখুন।

ল্যাটিটিউড.শ সম্পর্কিত আরও FAQ

গাইড যেখানে ল্যাটিটিউড.শ অন্তর্ভুক্ত

এই গাইডগুলোতে ল্যাটিটিউড.শ অন্যান্য ক্লাউড GPU প্রদানকারীদের সঙ্গে GPU বৈশিষ্ট্য, ফ্রেমওয়ার্ক, উপলব্ধতা এবং ডেভেলপার চাহিদা অনুযায়ী গ্রুপ করা হয়েছে।

ল্যাটিটিউড.শ GPU প্রদানকারী রিভিউ ও মূল তথ্য (মে 2026)

ল্যাটিটিউড.শ এর সংক্ষিপ্ত বিবরণ: সর্বোচ্চ তহবিল, লাভের ভাগ, ড্রডাউন নিয়ম, লিভারেজ, যন্ত্রপাতি, পেমেন্ট সূচি, পেমেন্ট পদ্ধতি, ট্রেডিং অনুমতি ও KYC। তথ্য যাচাই করা হয়েছে মে 2026 তারিখে।

ল্যাটিটিউড.শ GPU প্রদানকারী রিভিউ ও মূল তথ্য (মে 2026)
ল্যাটিটিউড.শ
২৩টি বিশ্বব্যাপী অবস্থানে বেয়ার মেটাল GPU ক্লাউড
Visit ল্যাটিটিউড.শ
ওভারভিউ
ট্রাস্টপাইলট রেটিং 3.7
সদর দফতর Brazil
প্রদানকারী প্রকার বেয়ার মেটাল
সেরা জন্য এআই প্রশিক্ষণ ইনফারেন্স বেয়ার মেটাল জিপিইউ ফাইন-টিউনিং গবেষণা নিবেদিত ওয়ার্কলোড জেনারেটিভ এআই
GPU হার্ডওয়্যার
GPU মডেল A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000
সর্বোচ্চ VRAM (GB) 96
সর্বোচ্চ GPU/ইনস্ট্যান্স 8
ইন্টারকানেক্ট NVLink
মূল্য নির্ধারণ
শুরু মূল্য ($/ঘন্টা) $0.35/hr
বিলিং সূক্ষ্মতা প্রতি ঘণ্টা
স্পট/প্রিম্পটিবল না
সংরক্ষিত ছাড় প্রযোজ্য নয়
ফ্রি ক্রেডিট রেফারেল প্রোগ্রামের মাধ্যমে $২০০
ইগ্রেস ফি নেই
স্টোরেজ স্থানীয় NVMe অন্তর্ভুক্ত (সর্বোচ্চ ৪x ৩.৮TB), ব্লক স্টোরেজ $০.১০/GB/মাস, ফাইলসিস্টেম স্টোরেজ $০.০৫/GB/মাস
ইনফ্রাস্ট্রাকচার
অঞ্চল ২৩টি অবস্থান: যুক্তরাষ্ট্র (৮টি শহর), ল্যাটিন আমেরিকা (৫), ইউরোপ (৫), এপ্যাক (৪), মেক্সিকো সিটি। GPU ডালাস, ফ্রাঙ্কফুর্ট, সিডনি, টোকিওতে
আপটাইম SLA ৯৯.৯%
ডেভেলপার অভিজ্ঞতা
ফ্রেমওয়ার্ক ML-অপ্টিমাইজড ইমেজ PyTorch TensorFlow (ব্যবহারকারী ইনস্টল করা) CUDA
ডকার সমর্থন না
SSH অ্যাক্সেস না
জুপিটার নোটবুক না
API / CLI না
সেটআপ সময় সেকেন্ড
Kubernetes সাপোর্ট না
ব্যবসায়িক শর্তাবলী
ন্যূনতম প্রতিশ্রুতি নেই
সম্মতি একক-ভাড়াটিয়া বিচ্ছিন্নতা DPA উপলব্ধ
ল্যাটিটিউড.শ