¿Qué marcos de aprendizaje profundo están disponibles de inmediato en Latitude.sh?
Respuesta
El soporte de frameworks en Latitude.sh incluye:
Imágenes optimizadas para ML, PyTorch, TensorFlow (instalado por el usuario), CUDA
Para equipos con requisitos específicos, Latitude.sh también soporta imágenes Docker personalizadas (Sí), permitiéndoles definir su pila de software exacta incluyendo versión de CUDA, paquetes de Python y librerías del sistema.
Herramientas adicionales para desarrolladores:
- Cuadernos Jupyter: No
- Almacenamiento persistente: Sí
Vean las versiones soportadas de frameworks e imágenes Docker en Latitude.sh sitio web oficial.
Más preguntas frecuentes sobre Latitude.sh
- ¿Cuáles son los casos de uso principales para Latitude.sh?
- ¿Cuántas reseñas tiene Latitude.sh en Trustpilot y cuál es su puntuación?
- ¿Latitude.sh ofrece soporte para Jupyter Notebook en desarrollo con GPU?
- ¿Puedo desplegar modelos en Latitude.sh que solo se ejecuten cuando se les llame?
- ¿Qué zonas de disponibilidad ofrece Latitude.sh?
- ¿Qué opciones multi-GPU están disponibles en Latitude.sh para entrenamiento a gran escala?
- ¿Qué ahorros puedo obtener con las instancias spot en Latitude.sh?
- ¿Latitude.sh cobra por descargar pesos de modelos o resultados de entrenamiento?
- ¿Hay alguna forma de probar las instancias GPU de Latitude.sh sin pagar?
- ¿Cuántos modelos de GPU tiene Latitude.sh en su flota?
- ¿Qué modelo de facturación utiliza Latitude.sh para los servicios de GPU en la nube?
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- Proveedores de GPU en la Nube sin Tarifas de Salida
Estas guías incluyen Latitude.sh junto con otros proveedores de GPU en la nube, agrupados por características de GPU, frameworks, disponibilidad y requisitos para desarrolladores.
Reseña y Datos Clave del Proveedor de GPU Latitude.sh (Julio 2026)
Resumen de Latitude.sh: financiamiento máximo, repartición de ganancias, reglas de reducción, apalancamiento, instrumentos, calendario de pagos, métodos de pago, permisos de trading y KYC. Datos verificados Julio 2026.
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Latitude.sh
Nube de GPU bare metal en 23 ubicaciones globales
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|---|---|
| Resumen | |
| Calificación en Trustpilot | 3.1 |
| Sede | Brazil |
| Tipo de Proveedor | Bare Metal |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia GPU bare metal ajuste fino investigación cargas de trabajo dedicadas IA generativa |
| Hardware de GPU | |
| Modelos de GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Máximo VRAM (GB) | 96 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 8 |
| Interconexión | NVLink |
| Precios | |
| Precio Inicial ($/hr) | $0.35/hr |
| Granularidad de Facturación | Por hora |
| Spot/Preemptible | No |
| Descuentos Reservados | No aplica |
| Créditos Gratis | $200 mediante programa de referidos |
| Tarifas de Salida | Ninguno |
| Almacenamiento | NVMe local incluido (hasta 4x 3.8TB), Almacenamiento en bloque $0.10/GB/mes, Almacenamiento en sistema de archivos $0.05/GB/mes |
| Infraestructura | |
| Regiones | 23 ubicaciones: EE. UU. (8 ciudades), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Ciudad de México. GPU en Dallas, Frankfurt, Sídney, Tokio |
| SLA de Disponibilidad | 99.9% |
| Experiencia del Desarrollador | |
| Frameworks | Imágenes optimizadas para ML PyTorch TensorFlow (instalado por el usuario) CUDA |
| Soporte Docker | Sí |
| Acceso SSH | Sí |
| Jupyter Notebooks | No |
| API / CLI | Sí |
| Tiempo de Configuración | Segundos |
| Soporte de Kubernetes | No |
| Términos Comerciales | |
| Compromiso Mínimo | Ninguno |
| Cumplimiento | Aislamiento de inquilino único DPA disponible |
Latitude.sh