Welche Machine-Learning-Frameworks unterstützt DigitalOcean?
Antwort
DigitalOcean bietet die folgenden vorinstallierten Frameworks und Werkzeuge:
PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face
Benutzerdefinierte Images: 1
Jupyter-Notebooks: 1
Persistenter Speicher: 1
Da beliebte Frameworks vorinstalliert sind, können Sie sofort mit dem Training oder der Inferenz beginnen, ohne Zeit für die Einrichtung der Umgebung aufzuwenden. Wenn Sie eine bestimmte CUDA-Version oder benutzerdefinierte Abhängigkeiten benötigen, ermöglicht die Unterstützung benutzerdefinierter Images, Ihren eigenen Docker-Container mitzubringen.
Für vorgefertigte Vorlagen und Details zur Framework-Kompatibilität siehe DigitalOcean offizielle Webseite.
Weitere FAQs zu DigitalOcean
- Wofür ist DigitalOcean am besten geeignet?
- Wie ist die aktuelle Trustpilot-Bewertung und die Anzahl der Rezensionen für DigitalOcean?
- Wie schnell kann ich eine GPU-Instanz auf DigitalOcean bereitstellen?
- Bietet DigitalOcean serverlose GPU-Inferenz an?
- Wo befinden sich die DigitalOcean Rechenzentren?
- Unterstützt DigitalOcean Multi-GPU-Instanzen mit NVLink oder InfiniBand?
- Bietet DigitalOcean Spot- oder unterbrechbare GPU-Instanzen an?
- Erhebt DigitalOcean Gebühren für ausgehende Daten oder Datenübertragung?
- Bietet DigitalOcean kostenlose Guthaben oder eine kostenlose Testversion an?
- Welche GPU-Modelle bietet DigitalOcean an?
- Was ist die Preisgestaltung von DigitalOcean und wie funktioniert die Abrechnung?
Anleitungen, in denen DigitalOcean vorgestellt wird
- Beste Cloud-GPU-Anbieter mit NVIDIA H100
- Beste Cloud-GPUs für Video-Rendering & VFX
- Cloud-GPU-Anbieter mit Abrechnung pro Sekunde
- Cloud-GPU-Anbieter mit API- und CLI-Verwaltung
- Cloud-GPU-Anbieter mit Docker- und benutzerdefinierten Images
- Cloud-GPU-Anbieter mit Jupyter-Notebook-Unterstützung
- Cloud-GPU-Anbieter mit kostenlosen Guthaben
- Cloud-GPU-Anbieter mit Kubernetes-Unterstützung
- Cloud-GPU-Anbieter mit Multi-Node-GPU-Clustern
- Cloud-GPU-Anbieter mit NVLink oder InfiniBand
- Cloud-GPU-Anbieter mit persistentem Speicher
- Cloud-GPU-Anbieter mit serverlosem GPU-Inferenz
- Cloud-GPU-Anbieter mit Spot- / vorübergehend verfügbaren Instanzen
- Cloud-GPU-Anbieter mit SSH-Zugang
- Cloud-GPU-Anbieter ohne Ausgabekosten
- Günstigste Cloud-GPUs unter 0,50 $/Stunde
Diese Anleitungen enthalten DigitalOcean zusammen mit anderen Cloud-GPU-Anbietern, gruppiert nach GPU-Funktionen, Frameworks, Verfügbarkeit und Entwickleranforderungen.
DigitalOcean vs Vultr vs Vast.ai - GPU Provider Comparison (April 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean vs Vultr vs Vast.ai. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated April 2026.
|
DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
|
Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
|
Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
|
|
|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 1.8 | 4.4 |
| Hauptsitz | United States | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Multi-Cloud | GPU-Marktplatz |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 288 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 16 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Stunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | 0 | 1 | 1 |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage | Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage | Kleines Testguthaben bei Anmeldung |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) | Standard (variiert je nach Plan) | Variiert je nach Host ($/TB) |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat | 350 GB - 61 TB NVMe (inklusive), Blockspeicher zu 0,10 $/GB/Monat, S3-kompatibler Objektspeicher | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) |
| Infrastructure | |||
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 Regionen auf 6 Kontinenten (Amerika, Europa, Asien, Australien, Afrika) | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren |
| Verfügbarkeits-SLA | 99 % | 100 % | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Minuten | Minuten | Sekunden |
| Kubernetes Support | 1 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA |
DigitalOcean
Vultr
Vast.ai