Puis-je utiliser des cadres ML personnalisés sur Vast.ai ?
Réponse
L'écosystème des frameworks ML sur Vast.ai :
PyTorch, TensorFlow, CUDA, vLLM, ComfyUI
Ces frameworks sont préconfigurés et optimisés pour le matériel GPU disponible. Les images personnalisées (1) vous permettent de déployer n'importe quel framework ou bibliothèque non inclus par défaut, y compris les builds nocturnes, forks personnalisés ou moteurs d'inférence spécialisés comme vLLM ou TensorRT.
Le stockage persistant (1) garantit que vos jeux de données et poids de modèles survivent aux redémarrages d'instance.
Vérifiez quels frameworks ML sont préinstallés sur le Vast.ai site officiel.
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Vast.ai
GPU instantanés. Tarification transparente.
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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.4 | 4.6 | 3.7 |
| Siège social | United States | United States | Brazil |
| Type de fournisseur | Place de marché GPU | N/A | Bare Metal |
| Idéal pour | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots recherche service LLM IA générative | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM max (Go) | 192 | 192 | 96 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.06/hr | $0.76/hr | $0.35/hr |
| Granularité de facturation | Par seconde | À la seconde | À l'heure |
| Spot/Préemptible | 1 | 0 | 0 |
| Remises réservées | Jusqu'à 50 % (réservation de 1 à 6 mois) | N/A | N/A |
| Crédits gratuits | Petit crédit de test à l'inscription | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours | 200 $ via programme de parrainage |
| Frais de sortie | Varie selon l'hôte ($/To) | Aucun (inclus dans le forfait) | Aucun |
| Stockage | Varie selon l'hôte ($/Go/heure, facturé tant que l'instance existe) | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois | NVMe local inclus (jusqu'à 4x 3,8 To), Stockage en bloc 0,10 $/Go/mois, Stockage système de fichiers 0,05 $/Go/mois |
| Infrastructure | |||
| Régions | Plus de 500 emplacements, plus de 40 centres de données | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo |
| SLA de disponibilité | Pas de SLA formel (scores de fiabilité de l'hôte visibles) | 99 % | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Secondes | Minutes | Secondes |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type 2 HIPAA RGPD CCPA | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 | Isolation mono-locataire DPA disponible |
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