DigitalOcean

DigitalOcean es más adecuado para: Entrenamiento de IA, inferencia, ajuste fino, despliegue de LLM, servicio de LLM, visión por computadora, startups, IA generativa, investigación

Tipo de proveedor:

Con instancias GPU que comienzan en $0.76/hr y una línea de hardware que incluye RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200, DigitalOcean está posicionado para atender una variedad de casos de uso de IA/ML desde experimentación a pequeña escala hasta implementaciones de nivel de producción.

Verifique si DigitalOcean cumple con los requisitos de su carga de trabajo en DigitalOcean sitio web oficial.

La calificación actual de Trustpilot para DigitalOcean es 4.6 de 5.0, basada en 2,440 reseñas totales al July 13, 2026. DigitalOcean fue fundada en 2012.

Puede leer todas las reseñas de usuarios directamente en la página de Trustpilot para DigitalOcean. Las calificaciones de Trustpilot reflejan experiencias reales de usuarios con la velocidad de provisión de GPU, precisión en los precios, capacidad de respuesta del soporte y la confiabilidad general de la plataforma.

Vea cómo DigitalOcean se compara con alternativas y explore sus ofertas actuales en el DigitalOcean sitio web oficial.

DigitalOcean proporciona los siguientes frameworks y herramientas preinstalados:

PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face

Imágenes personalizadas: Sí
Cuadernos Jupyter: Sí
Almacenamiento persistente: Sí

Tener frameworks populares preinstalados significa que pueden comenzar a entrenar o hacer inferencias de inmediato sin perder tiempo configurando el entorno. Si necesitan una versión específica de CUDA o dependencias personalizadas, el soporte para imágenes personalizadas les permite traer su propio contenedor Docker.

Para plantillas preconstruidas y detalles de compatibilidad de frameworks, vean DigitalOcean sitio web oficial.

Herramientas de despliegue y desarrollo en DigitalOcean:

Tiempo de configuración: Minutos
Soporte Docker: Sí
Acceso SSH: Sí
Cuadernos Jupyter: Sí
API / CLI: Sí
Imágenes personalizadas: Sí

Un tiempo de configuración rápido combinado con soporte para Docker y SSH significa que pueden pasar de registrarse a ejecutar su primer trabajo de entrenamiento en minutos. DigitalOcean proporciona las herramientas necesarias tanto para el desarrollo interactivo (a través de Jupyter) como para pipelines automatizados (a través de API/CLI).

Para tutoriales paso a paso de despliegue y guías de inicio rápido, visiten el DigitalOcean sitio web oficial.

GPU sin servidor en DigitalOcean: No

La inferencia de GPU sin servidor te permite desplegar modelos que escalan automáticamente cuando llegan solicitudes y se reducen a cero cuando están inactivos, eliminando el costo de mantener las GPUs funcionando durante períodos de baja actividad. Esto es particularmente rentable para aplicaciones con patrones de tráfico variables o impredecibles.

DigitalOcean la tarifa estándar de GPU comienza en $0.76/hr con facturación Por segundo.

Para guías de configuración de puntos finales de GPU sin servidor y precios, consulta DigitalOcean sitio web oficial.

DigitalOcean tiene su sede en United States y opera infraestructura GPU en las siguientes regiones:

Nueva York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Ámsterdam (AMS3)

SLA de tiempo de actividad: 99%
Red privada: Sí

La ubicación del centro de datos es importante para cargas de trabajo de inferencia sensibles a la latencia y para el cumplimiento de los requisitos de residencia de datos. Elegir una región cercana a sus usuarios o fuentes de datos puede reducir significativamente el tiempo de ida y vuelta para modelos servidos por API.

Vea todas las ubicaciones disponibles de centros de datos y los puntos de referencia de latencia en el sitio web oficial de DigitalOcean .

DigitalOcean admite configuraciones multi-GPU con las siguientes especificaciones:

Tecnología de interconexión: NVLink
Máximo de GPUs por instancia: 8
Entrenamiento multinodo: Sí

La elección de la interconexión es crítica para el rendimiento del entrenamiento distribuido. NVLink ofrece hasta 900 GB/s de ancho de banda bidireccional entre GPUs, mientras que InfiniBand permite comunicación de alta velocidad entre nodos. Las configuraciones solo con PCIe son adecuadas para inferencia, pero pueden ser un cuello de botella en el entrenamiento multi-GPU.

Modelos de GPU disponibles: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

Para especificaciones detalladas de interconexión y diagramas de topología multi-GPU, consulte DigitalOcean sitio web oficial.

Instancias spot/preemptibles en DigitalOcean: No

Las instancias spot ofrecen precios significativamente reducidos (normalmente entre un 50 y 90% más baratos) a cambio de la posibilidad de que su instancia sea interrumpida cuando la demanda es alta. Esto las hace ideales para cargas de trabajo tolerantes a fallos, como el entrenamiento distribuido con puntos de control, inferencia por lotes y barridos de hiperparámetros.

El precio estándar de DigitalOcean comienza en $0.76/hr con facturación Por segundo.

Consulte la disponibilidad actual de instancias spot y las tasas de descuento en el sitio web oficial DigitalOcean .

Tarifas de salida en DigitalOcean: Ninguno (incluido en el plan)

Las tarifas de salida son los cargos aplicados cuando transfieres datos fuera del proveedor de la nube (por ejemplo, descargar pesos de modelos entrenados, servir resultados de inferencia o mover conjuntos de datos a otro proveedor). Esta es una consideración importante de costos para flujos de trabajo de ML que implican exportaciones frecuentes de modelos o movimientos grandes de conjuntos de datos.

Opciones de almacenamiento: Arranque NVMe de 500-720 GiB (incluido), scratch NVMe de 5 TiB en configuraciones más grandes, volúmenes a $0.10/GiB/mes

Para el calendario completo de tarifas de transferencia de datos y niveles gratuitos de salida, consulte el DigitalOcean sitio web oficial.

DigitalOcean ofrece los siguientes créditos gratuitos u opciones de prueba para nuevos usuarios:

$200 de crédito gratis por 60 días

Con instancias GPU que comienzan en $0.76/hr, incluso un crédito gratuito modesto puede proporcionar un tiempo práctico significativo para evaluar la plataforma, probar sus cargas de trabajo y medir el rendimiento antes de comprometerse con un uso pagado.

Consulte las ofertas actuales de créditos gratuitos y bonos de registro en el sitio web oficial de DigitalOcean .

DigitalOcean ofrece una variedad de modelos de GPU para cargas de trabajo de IA, aprendizaje automático y computación de alto rendimiento. La lista completa de GPUs disponibles incluye:

RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

La VRAM máxima disponible en una sola GPU en DigitalOcean es de 192 GB, y las instancias pueden configurarse con hasta 8 GPUs. La tecnología de interconexión utilizada para configuraciones multi-GPU es NVLink, que determina el ancho de banda entre GPUs durante el entrenamiento distribuido.

Explore el catálogo completo de GPUs disponibles y sus especificaciones en el sitio web oficial de DigitalOcean .

DigitalOcean ofrece instancias de GPU en la nube desde $0.76/hr. La facturación se calcula en base a Por segundo, lo que significa que solo paga por el tiempo exacto de cómputo que usa en lugar de redondear a incrementos horarios completos.

Instancias spot/preemptibles: No
Descuentos por instancias reservadas:

DigitalOcean admite los siguientes métodos de pago: Tarjetas de crédito/débito, PayPal, Google Pay, Apple Pay, ACH, transferencia bancaria.

Para precios en vivo de todos los modelos de GPU y disponibilidad actual, consulte DigitalOcean sitio web oficial.