Quels logiciels préinstallés sont disponibles sur les instances GPU RunPod ?
Réponse
Frameworks préinstallés sur RunPod : PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX, CUDA
Images personnalisées : Oui — apportez votre propre conteneur Docker avec n'importe quel framework, bibliothèque ou version de CUDA dont vous avez besoin.
Jupyter : Oui — environnement de développement interactif pour l'expérimentation.
Stockage persistant : Oui — conservez jeux de données et points de contrôle entre les sessions.
Cette combinaison vous permet de travailler avec n'importe quelle pile ML, des workflows standards PyTorch/TensorFlow aux frameworks d'inférence spécialisés, avec la flexibilité de personnaliser votre environnement.
Pour des guides de configuration d'environnement et la compatibilité CUDA, visitez le RunPod site officiel.
Plus de FAQ sur RunPod
- RunPod est-il mieux adapté à l'entraînement ou à l'inférence ?
- Quelle est la note Trustpilot de RunPod et le nombre total d'avis ?
- Combien de temps faut-il pour faire fonctionner un GPU sur RunPod ?
- Le GPU sans serveur est-il disponible chez RunPod pour l'inférence ?
- RunPod possède-t-il des centres de données en Europe, en Asie ou aux États-Unis ?
- Combien de GPU puis-je utiliser dans une seule instance chez RunPod ?
- Comment fonctionnent les instances spot ou préemptibles chez RunPod ?
- Le transfert de données sortant est-il gratuit chez RunPod ?
- Est-ce que RunPod propose un niveau gratuit ou une période d'essai pour les nouveaux utilisateurs ?
- Est-ce que RunPod propose des GPU H100, A100 ou RTX 4090 ?
- Comment RunPod est-il tarifé par rapport aux autres fournisseurs de GPU cloud ?
Guides où RunPod 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 1 $/heure
- Meilleurs fournisseurs de GPU Cloud avec NVIDIA B200
- Meilleurs GPU Cloud pour le rendu vidéo et les effets visuels
Ces guides incluent RunPod aux côtés d'autres fournisseurs de GPU cloud, regroupés par caractéristiques GPU, frameworks, disponibilité et exigences des développeurs.
Revue du fournisseur de GPU RunPod & faits clés (Juillet 2026)
Aperçu de RunPod : financement maximal, partages des bénéfices, règles de drawdown, effet de levier, instruments, calendrier des paiements, méthodes de paiement, permissions de trading et KYC. Données vérifiées Juillet 2026.
|
RunPod
Le cloud conçu pour l'IA — déployez et faites évoluer des charges de travail GPU, de l'inférence sans serveur aux clusters multi-nœuds instantanés à la demande.
|
|
|---|---|
| Aperçu | |
| Note Trustpilot | 3.5 |
| Siège social | United States |
| Type de fournisseur | Axé sur le GPU |
| Idéal pour | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative |
| Matériel GPU | |
| Modèles GPU | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM max (Go) | 288 |
| Max GPUs/instance | 8 |
| Interconnexion | NVLink |
| Tarification | |
| Prix de départ ($/h) | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | Par seconde |
| Spot/Préemptible | Oui |
| Remises réservées | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) |
| Crédits gratuits | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ |
| Frais de sortie | Aucun (Gratuit) |
| Stockage | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) |
| Infrastructure | |
| Régions | 31 régions mondiales |
| SLA de disponibilité | 99,99 % |
| Expérience Développeur | |
| Frameworks | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Support Docker | Oui |
| Accès SSH | Oui |
| Carnets Jupyter | Oui |
| API / CLI | Oui |
| Temps de configuration | Instantané |
| Support Kubernetes | Non |
| Conditions Commerciales | |
| Engagement minimum | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type II |
RunPod