Welche vorinstallierte Software ist auf Latitude.sh GPU-Instanzen verfügbar?
Antwort
Vorinstallierte Frameworks bei Latitude.sh: ML-optimierte Images, PyTorch, TensorFlow (vom Nutzer installiert), CUDA
Benutzerdefinierte Images: Ja — bringen Sie Ihren eigenen Docker-Container mit jedem Framework, jeder Bibliothek oder CUDA-Version, die Sie benötigen.
Jupyter: Nein — interaktive Entwicklungsumgebung für Experimente.
Persistenter Speicher: Ja — bewahren Sie Datensätze und Checkpoints über Sitzungen hinweg auf.
Diese Kombination ermöglicht es Ihnen, mit jedem ML-Stack zu arbeiten, von Standard-PyTorch-/TensorFlow-Workflows bis hin zu spezialisierten Inferenz-Frameworks, mit der Flexibilität, Ihre Umgebung anzupassen.
Für Anleitungen zur Einrichtung der Umgebung und CUDA-Kompatibilität besuchen Sie Latitude.sh offizielle Webseite.
Weitere FAQs zu Latitude.sh
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- Hat Latitude.sh eine kostenlose Stufe oder Testphase für neue Nutzer?
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Anleitungen, in denen Latitude.sh vorgestellt wird
- Beste Cloud-GPU-Anbieter mit NVIDIA RTX 4090
- Beste Cloud-GPUs für Inferenz und Modellbereitstellung
- Cloud-GPU-Anbieter mit Abrechnung pro Sekunde
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- Cloud-GPU-Anbieter mit Multi-Node-GPU-Clustern
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- Cloud-GPU-Anbieter mit Spot- / vorübergehend verfügbaren Instanzen
- Cloud-GPU-Anbieter mit SSH-Zugang
- Cloud-GPU-Anbieter ohne Ausgabekosten
- Günstigste Cloud-GPUs unter 1 $/Stunde
Diese Anleitungen enthalten Latitude.sh zusammen mit anderen Cloud-GPU-Anbietern, gruppiert nach GPU-Funktionen, Frameworks, Verfügbarkeit und Entwickleranforderungen.
Latitude.sh GPU-Anbieter Bewertung & wichtige Fakten (Mai 2026)
Überblick über Latitude.sh: maximales Funding, Gewinnaufteilung, Drawdown-Regeln, Hebel, Instrumente, Auszahlungsplan, Zahlungsmethoden, Handelsberechtigungen und KYC. Daten verifiziert Mai 2026.
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|
| Übersicht | |
| Trustpilot-Bewertung | 3.7 |
| Hauptsitz | Brazil |
| Anbietertyp | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| GPU-Hardware | |
| GPU-Modelle | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 |
| Interconnect | NVLink |
| Preise | |
| Startpreis ($/Std.) | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Keine |
| Speicher | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
| Infrastruktur | |
| Regionen | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,9 % |
| Entwicklererfahrung | |
| Frameworks | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja |
| SSH-Zugang | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein |
| API / CLI | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden |
| Kubernetes-Unterstützung | Nein |
| Geschäftsbedingungen | |
| Mindestverpflichtung | Keine |
| Compliance | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
Latitude.sh