¿Qué software preinstalado está disponible en las instancias GPU de RunPod?
Respuesta
Frameworks preinstalados en RunPod: PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX, CUDA
Imágenes personalizadas: 1 — traigan su propio contenedor Docker con cualquier framework, librería o versión de CUDA que necesiten.
Jupyter: 1 — entorno de desarrollo interactivo para experimentación.
Almacenamiento persistente: 1 — mantengan conjuntos de datos y puntos de control entre sesiones.
Esta combinación les permite trabajar con cualquier stack ML, desde flujos de trabajo estándar de PyTorch/TensorFlow hasta frameworks de inferencia especializados, con la flexibilidad de personalizar su entorno.
Para guías de configuración del entorno y compatibilidad con CUDA, visiten RunPod sitio web oficial.
Más preguntas frecuentes sobre RunPod
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Estas guías incluyen RunPod junto con otros proveedores de GPU en la nube, agrupados por características de GPU, frameworks, disponibilidad y requisitos para desarrolladores.
RunPod vs Vultr vs Vast.ai - GPU Provider Comparison (Abril 2026)
Side-by-side comparison of RunPod 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 Abril 2026.
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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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Vultr
GPU en la nube de alto rendimiento en 32 regiones globales
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Vast.ai
GPUs instantáneas. Precios transparentes.
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|---|---|---|---|
| Resumen | |||
| Calificación en Trustpilot | 3.8 | 1.8 | 4.4 |
| Sede | United States | United States | United States |
| Tipo de Proveedor | Enfocado en GPU | Multi-Nube | Mercado de GPUs |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes renderizado investigación servicio de LLM IA generativa | Entrenamiento de IA inferencia renderizado de video HPC Stable Diffusion desarrollo de juegos IA generativa ajuste fino investigación | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes investigación servicio de LLM IA generativa |
| GPU Hardware | |||
| Modelos de GPU | 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 | 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 |
| Máximo VRAM (GB) | 288 | 288 | 192 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 8 | 16 | 8 |
| Interconexión | NVLink | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Precio Inicial ($/hr) | $0.06/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Granularidad de Facturación | Por segundo | Por hora | Por segundo |
| Spot/Preemptible | 1 | 1 | 1 |
| Descuentos Reservados | 15-29% (planes de 1 mes a 1 año) | No aplica | Hasta 50% (reservado por 1-6 meses) |
| Créditos Gratis | Bono de $5 a $500 después del primer gasto de $10 | Hasta $300 de crédito gratis por 30 días | Crédito pequeño de prueba al registrarse |
| Tarifas de Salida | Ninguno (Gratis) | Estándar (varía según el plan) | Varía según el host ($/TB) |
| Almacenamiento | Contenedor/Volumen ($0.10/GB/mes), Volumen inactivo ($0.20/GB/mes), Almacenamiento en red ($0.07/GB/mes 1TB) | 350 GB - 61 TB NVMe (incluido), Almacenamiento en Bloques a $0.10/GB/mes, Almacenamiento de Objetos compatible con S3 | Varía según el host ($/GB/hora, se cobra mientras la instancia exista) |
| Infrastructure | |||
| Regiones | 31 regiones globales | 32 regiones en 6 continentes (Américas, Europa, Asia, Australia, África) | Más de 500 ubicaciones, más de 40 centros de datos |
| SLA de Disponibilidad | 99.99% | 100% | Sin SLA formal (puntuaciones de confiabilidad del host visibles) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Soporte Docker | 1 | 1 | 1 |
| Acceso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tiempo de Configuración | Instantáneo | Minutos | Segundos |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Compromiso Mínimo | Ninguno | Ninguno | Ninguno |
| Cumplimiento | SOC 2 Tipo II | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Nivel 1 | SOC 2 Tipo 2 HIPAA GDPR CCPA |
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