¿Viene Cherry Servers con PyTorch, TensorFlow o JAX preinstalados?
Respuesta
El soporte de frameworks en Cherry Servers incluye:
PyTorch, TensorFlow, CUDA (acceso directo — control total de la pila)
Para equipos con requisitos específicos, Cherry Servers también soporta imágenes Docker personalizadas (1), permitiéndoles definir su pila de software exacta incluyendo versión de CUDA, paquetes de Python y librerías del sistema.
Herramientas adicionales para desarrolladores:
- Cuadernos Jupyter: 0
- Almacenamiento persistente: 1
Vean las versiones soportadas de frameworks e imágenes Docker en Cherry Servers sitio web oficial.
Más preguntas frecuentes sobre Cherry Servers
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Cherry Servers vs RunPod vs Massed Compute - GPU Provider Comparison (Abril 2026)
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Cherry Servers
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RunPod
La nube creada para IA — despliegue y escalamiento de cargas de trabajo GPU desde inferencia sin servidor hasta clústeres instantáneos multinodo bajo demanda.
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Massed Compute
Nube GPU con soporte directo de ingenieros
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|---|---|---|---|
| Resumen | |||
| Calificación en Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 0 |
| Sede | Lithuania | United States | United States |
| Tipo de Proveedor | No aplica | Enfocado en GPU | Enfocado en GPU |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino renderizado investigación HPC IA generativa aprendizaje profundo | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes renderizado investigación servicio de LLM IA generativa | Entrenamiento de IA inferencia renderizado VFX IA generativa ajuste fino HPC Stable Diffusion investigación |
| GPU Hardware | |||
| Modelos de GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| Máximo VRAM (GB) | 80 | 288 | 141 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 2 | 8 | 8 |
| Interconexión | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Precio Inicial ($/hr) | $0.16/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Granularidad de Facturación | Por hora | Por segundo | Por minuto |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Descuentos Reservados | No aplica | 15-29% (planes de 1 mes a 1 año) | No aplica |
| Créditos Gratis | Ninguno | Bono de $5 a $500 después del primer gasto de $10 | Ninguno |
| Tarifas de Salida | No aplica | Ninguno (Gratis) | Ninguno |
| Almacenamiento | NVMe SSD, Almacenamiento en bloque elástico ($0.071/GB/mes) | Contenedor/Volumen ($0.10/GB/mes), Volumen inactivo ($0.20/GB/mes), Almacenamiento en red ($0.07/GB/mes 1TB) | NVMe local incluido con las instancias |
| Infrastructure | |||
| Regiones | Lituania, Países Bajos, Alemania, Suecia, EE. UU., Singapur (6 ubicaciones) | 31 regiones globales | Estados Unidos (centros de datos Tier III) |
| SLA de Disponibilidad | 99.97% | 99.99% | Tier III (diseño 99.98%) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (acceso directo — control total de la pila) | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI plantillas ML preconfiguradas |
| Soporte Docker | 1 | 1 | 1 |
| Acceso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 0 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tiempo de Configuración | Minutos | Instantáneo | Minutos |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Compromiso Mínimo | Ninguno | Ninguno | Ninguno |
| Cumplimiento | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Tipo II | SOC 2 Tipo II HIPAA |
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