Quels cadres d'apprentissage automatique DigitalOcean prend-il en charge ?
Réponse
DigitalOcean fournit les frameworks et outils préinstallés suivants :
PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face
Images personnalisées : 1
Carnets Jupyter : 1
Stockage persistant : 1
Avoir des frameworks populaires préinstallés signifie que vous pouvez commencer l'entraînement ou l'inférence immédiatement sans perdre de temps à configurer l'environnement. Si vous avez besoin d'une version spécifique de CUDA ou de dépendances personnalisées, la prise en charge des images personnalisées vous permet d'apporter votre propre conteneur Docker.
Pour des modèles préconstruits et des détails sur la compatibilité des frameworks, consultez le DigitalOcean site officiel.
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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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Vultr
GPU cloud haute performance dans 32 régions mondiales
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Vast.ai
GPU instantanés. Tarification transparente.
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 1.8 | 4.4 |
| Siège social | United States | United States | United States |
| Type de fournisseur | N/A | Multi-Cloud | Place de marché GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche | Formation en IA inférence rendu vidéo HPC Stable Diffusion développement de jeux IA générative ajustement fin recherche | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots recherche service LLM IA générative |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | 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 |
| VRAM max (Go) | 192 | 288 | 192 |
| Max GPUs/instance | 8 | 16 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | À la seconde | À l'heure | Par seconde |
| Spot/Préemptible | 0 | 1 | 1 |
| Remises réservées | N/A | N/A | Jusqu'à 50 % (réservation de 1 à 6 mois) |
| Crédits gratuits | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours | Jusqu'à 300 $ de crédit gratuit pendant 30 jours | Petit crédit de test à l'inscription |
| Frais de sortie | Aucun (inclus dans le forfait) | Standard (varie selon le plan) | Varie selon l'hôte ($/To) |
| Stockage | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois | 350 Go - 61 To NVMe (inclus), Stockage en bloc à 0,10 $/Go/mois, Stockage d'objets compatible S3 | Varie selon l'hôte ($/Go/heure, facturé tant que l'instance existe) |
| Infrastructure | |||
| Régions | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 régions réparties sur 6 continents (Amériques, Europe, Asie, Australie, Afrique) | Plus de 500 emplacements, plus de 40 centres de données |
| SLA de disponibilité | 99 % | 100 % | Pas de SLA formel (scores de fiabilité de l'hôte visibles) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Minutes | Minutes | Secondes |
| Kubernetes Support | 1 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Niveau 1 | SOC 2 Type 2 HIPAA RGPD CCPA |
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