Kann ich benutzerdefinierte ML-Frameworks auf Vast.ai verwenden?
Antwort
Das ML-Framework-Ökosystem bei Vast.ai:
PyTorch, TensorFlow, CUDA, vLLM, ComfyUI
Diese Frameworks sind vorkonfiguriert und für die verfügbare GPU-Hardware optimiert. Benutzerdefinierte Images (1) ermöglichen es Ihnen, jedes Framework oder jede Bibliothek einzusetzen, die standardmäßig nicht enthalten ist, einschließlich Nightly-Builds, benutzerdefinierter Forks oder spezialisierter Inferenz-Engines wie vLLM oder TensorRT.
Persistenter Speicher (1) stellt sicher, dass Ihre Datensätze und Modellgewichte Instanzneustarts überdauern.
Prüfen Sie, welche ML-Frameworks vorinstalliert sind, auf Vast.ai offizieller Webseite.
Weitere FAQs zu Vast.ai
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Anleitungen, in denen Vast.ai vorgestellt wird
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- Cloud-GPU-Anbieter mit Abrechnung pro Sekunde
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- Cloud-GPU-Anbieter mit Jupyter-Notebook-Unterstützung
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Diese Anleitungen enthalten Vast.ai zusammen mit anderen Cloud-GPU-Anbietern, gruppiert nach GPU-Funktionen, Frameworks, Verfügbarkeit und Entwickleranforderungen.
Vast.ai vs DigitalOcean vs Latitude.sh – GPU-Anbieter Vergleich (April 2026)
Nebeneinander-Vergleich von Vast.ai vs DigitalOcean vs Latitude.sh. Überprüfen Sie schnell maximales Funding, Gewinnaufteilung, Risikoregeln, Hebel, Plattformen, Instrumente, Auszahlungspläne, Zahlungsoptionen, Handelsberechtigungen und KYC-Beschränkungen, um Ihre Prop-Trading-Firma-Auswahl einzugrenzen. Daten aktualisiert April 2026.
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Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.4 | 4.6 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | Brazil |
| Anbietertyp | GPU-Marktplatz | Nicht verfügbar | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 192 | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr | $0.76/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | 1 | 0 | 0 |
| Reservierte Rabatte | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Kleines Testguthaben bei Anmeldung | 200 $ Guthaben für 60 Tage | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Variiert je nach Host ($/TB) | Keine (im Plan enthalten) | Keine |
| Speicher | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
| Infrastructure | |||
| Regionen | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) | 99 % | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Sekunden | Minuten | Sekunden |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
Vast.ai
DigitalOcean
Latitude.sh