लैटीट्यूड.sh GPU इंस्टेंस पर कौन सा पूर्व-इंस्टॉल सॉफ़्टवेयर उपलब्ध है?

उत्तर

लैटीट्यूड.sh पर पूर्व-स्थापित फ्रेमवर्क: ML-अनुकूलित इमेज, PyTorch, TensorFlow (उपयोगकर्ता-स्थापित), CUDA

कस्टम इमेज: हाँ — अपनी आवश्यकतानुसार कोई भी फ्रेमवर्क, लाइब्रेरी, या CUDA संस्करण लेकर अपना डॉकर कंटेनर लाएं।
जुपिटर: नहीं — प्रयोग के लिए इंटरैक्टिव विकास वातावरण।
स्थायी संग्रहण: हाँ — सत्रों के बीच डेटासेट और चेकपॉइंट्स रखें।

यह संयोजन आपको किसी भी एमएल स्टैक के साथ काम करने देता है, मानक PyTorch/TensorFlow वर्कफ़्लो से लेकर विशेष अनुमान फ्रेमवर्क तक, अपने पर्यावरण को अनुकूलित करने की लचीलापन के साथ।

पर्यावरण सेटअप गाइड और CUDA संगतता के लिए, देखें लैटीट्यूड.sh आधिकारिक वेबसाइट

लैटीट्यूड.sh के बारे में अधिक सामान्य प्रश्न

मार्गदर्शक जहाँ लैटीट्यूड.sh शामिल है

ये मार्गदर्शक लैटीट्यूड.sh को अन्य क्लाउड GPU प्रदाताओं के साथ GPU फीचर्स, फ्रेमवर्क, उपलब्धता, और डेवलपर आवश्यकताओं के आधार पर समूहित करते हैं।

लैटीट्यूड.sh GPU प्रदाता समीक्षा और मुख्य तथ्य (मई 2026)

लैटीट्यूड.sh का स्नैपशॉट: अधिकतम फंडिंग, लाभ विभाजन, ड्रॉडाउन नियम, लीवरेज, उपकरण, भुगतान अनुसूची, भुगतान विधियां, ट्रेडिंग अनुमतियां और KYC। डेटा सत्यापित मई 2026।

लैटीट्यूड.sh GPU प्रदाता समीक्षा और मुख्य तथ्य (मई 2026)
लैटीट्यूड.sh
23 वैश्विक स्थानों में बेयर मेटल GPU क्लाउड
Visit लैटीट्यूड.sh
अवलोकन
ट्रस्टपायलट रेटिंग 3.7
मुख्यालय Brazil
प्रदाता प्रकार बेयर मेटल
के लिए सर्वश्रेष्ठ एआई प्रशिक्षण अनुमान बेयर मेटल GPU फाइन-ट्यूनिंग अनुसंधान समर्पित कार्यभार जनरेटिव एआई
GPU हार्डवेयर
जीपीयू मॉडल A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000
अधिकतम वीआरएएम (जीबी) 96
अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस 8
इंटरकनेक्ट NVLink
मूल्य निर्धारण
प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) $0.35/hr
बिलिंग विवरण प्रति घंटा
स्पॉट/पूर्वनिर्धारित नहीं
आरक्षित छूट लागू नहीं
मुफ्त क्रेडिट रेफरल प्रोग्राम के माध्यम से $200
निकासी शुल्क कोई नहीं
भंडारण स्थानीय NVMe शामिल (4x 3.8TB तक), ब्लॉक स्टोरेज $0.10/GB/माह, फाइल सिस्टम स्टोरेज $0.05/GB/माह
इन्फ्रास्ट्रक्चर
क्षेत्र 23 स्थान: यूएस (8 शहर), लैटिन अमेरिका (5), यूरोप (5), एशिया-प्रशांत (4), मेक्सिको सिटी। GPU डलास, फ्रैंकफर्ट, सिडनी, टोक्यो में
अपटाइम एसएलए 99.9%
डेवलपर अनुभव
फ्रेमवर्क ML-अनुकूलित इमेज PyTorch TensorFlow (उपयोगकर्ता-स्थापित) CUDA
डॉकर समर्थन हाँ
एसएसएच एक्सेस हाँ
ज्यूपिटर नोटबुक्स नहीं
एपीआई / सीएलआई हाँ
सेटअप समय सेकंड
Kubernetes समर्थन नहीं
व्यावसायिक शर्तें
न्यूनतम प्रतिबद्धता कोई नहीं
अनुपालन एकल-भाड़ेदार पृथक्करण DPA उपलब्ध
लैटीट्यूड.sh