Quels cadres d'apprentissage profond sont disponibles immédiatement sur Novita AI ?
Réponse
La prise en charge des frameworks sur Novita AI inclut :
PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, TensorRT
Pour les équipes ayant des exigences spécifiques, Novita AI prend également en charge les images Docker personnalisées (1), vous permettant de définir votre pile logicielle exacte, y compris la version CUDA, les paquets Python et les bibliothèques système.
Outils supplémentaires pour développeurs :
- Carnets Jupyter : 1
- Stockage persistant : 1
Consultez les versions des frameworks supportés et les images Docker sur le Novita AI site officiel.
Plus de FAQ sur Novita AI
- Quelles sont les principales utilisations de Novita AI ?
- Combien d'avis Trustpilot Novita AI a-t-il, et quel est son score ?
- Est-ce que Novita AI offre un support pour Jupyter Notebook pour le développement GPU ?
- Puis-je déployer des modèles sur Novita AI qui ne s'exécutent que lorsqu'ils sont appelés ?
- Quelles zones de disponibilité Novita AI propose-t-il ?
- Quelles options multi-GPU sont disponibles chez Novita AI pour l'entraînement à grande échelle ?
- Quelles économies puis-je réaliser grâce aux instances spot chez Novita AI ?
- Est-ce que Novita AI facture le téléchargement des poids de modèles ou des résultats d'entraînement ?
- Existe-t-il un moyen de tester les instances GPU de Novita AI sans payer ?
- Combien de modèles de GPU Novita AI possède-t-il dans sa flotte ?
- Quel modèle de facturation utilise Novita AI pour les services GPU cloud ?
Guides où Novita AI est présenté
- Fournisseurs de GPU Cloud avec accès SSH
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Clusters GPU Multi-Nœuds
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Crédits Gratuits
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Docker et Images Personnalisées
- Fournisseurs de GPU Cloud avec facturation à la seconde
- Fournisseurs de GPU Cloud avec gestion via API et CLI
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Inférence GPU Sans Serveur
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Instances Spot / Préemptibles
- Fournisseurs de GPU Cloud avec NVLink ou InfiniBand
- Fournisseurs de GPU Cloud avec prise en charge de Jupyter Notebook
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Stockage Persistant
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Support Kubernetes
- Fournisseurs de GPU Cloud sans frais de sortie
- Les GPU Cloud les moins chers à moins de 0,50 $/heure
- Meilleures GPU Cloud pour le déploiement et la mise en service de grands modèles de langage
- Meilleurs fournisseurs de GPU Cloud avec NVIDIA H200
Ces guides incluent Novita AI aux côtés d'autres fournisseurs de GPU cloud, regroupés par caractéristiques GPU, frameworks, disponibilité et exigences des développeurs.
Novita AI contre RunPod contre Massed Compute - Comparaison de fournisseurs de GPU (Avril 2026)
Comparaison côte à côte de Novita AI contre RunPod contre Massed Compute. Parcourez rapidement le financement maximal, les partages des bénéfices, les règles de risque, l'effet de levier, les plateformes, les instruments, les calendriers de paiement, les options de paiement, les permissions de trading et les restrictions KYC pour affiner votre liste de sociétés de trading propriétaire. Données mises à jour Avril 2026.
|
Novita AI
Plateforme Cloud IA & Agent avec plus de 200 API de modèles, instances GPU et inférence sans serveur à grande échelle.
|
RunPod
Le cloud conçu pour l'IA — déployez et faites évoluer des charges de travail GPU, de l'inférence sans serveur aux clusters multi-nœuds instantanés à la demande.
|
Massed Compute
Cloud GPU avec support direct des ingénieurs
|
|
|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 3.3 | 3.8 | 0 |
| Siège social | United States | United States | United States |
| Type de fournisseur | Axé sur le GPU | Axé sur le GPU | Axé sur les GPU |
| Idéal pour | Entraînement IA inférence ajustement fin IA générative recherche service LLM Stable Diffusion | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative | Entraînement IA inférence rendu VFX IA générative ajustement fin HPC Stable Diffusion recherche |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | 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 |
| VRAM max (Go) | 80 | 288 | 141 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.11/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Granularité de facturation | Par seconde | Par seconde | À la minute |
| Spot/Préemptible | 1 | 1 | 0 |
| Remises réservées | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) | N/A |
| Crédits gratuits | Jusqu'à 10 000 $ pour les startups | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ | Aucun |
| Frais de sortie | Aucun (Gratuit) | Aucun (Gratuit) | Aucun |
| Stockage | Disque de conteneur (60 Go gratuits), disque de volume, volumes réseau | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) | NVMe local inclus avec les instances |
| Infrastructure | |||
| Régions | États-Unis, UE, APAC, Amérique du Sud, Afrique, Moyen-Orient (plus de 20 emplacements) | 31 régions mondiales | États-Unis (centres de données Tier III) |
| SLA de disponibilité | 99,9 % | 99,99 % | Tier III (conception 99,98 %) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI modèles ML préconfigurés |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | N/A | Instantané | Minutes |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 | SOC 2 Type II | SOC 2 Type II HIPAA |
Novita AI
RunPod
Massed Compute