Vast.aiでカスタムMLフレームワークを使用できますか?
回答
Vast.aiのMLフレームワークエコシステム:
PyTorch、TensorFlow、CUDA、vLLM、ComfyUI
これらのフレームワークは利用可能なGPUハードウェアに最適化されプリコンフィギュアされています。カスタムイメージ(1)を使えば、デフォルトに含まれないフレームワークやライブラリ、ナイトリービルド、カスタムフォーク、vLLMやTensorRTのような特殊な推論エンジンも展開可能です。
永続ストレージ(1)は、データセットやモデルの重みをインスタンス再起動後も保持します。
どのMLフレームワークがプリインストールされているかは、Vast.ai公式サイトでご確認ください。
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Vast.ai 対 デジタルオーシャン 対 ラティチュード.sh - GPUプロバイダー比較 (4月 2026)
Vast.ai 対 デジタルオーシャン 対 ラティチュード.shの並列比較。最大資金、利益分配、リスク規則、レバレッジ、プラットフォーム、取引商品、支払いスケジュール、支払いオプション、取引許可、KYC制限を素早く確認し、プロップファームの候補を絞り込む。データ更新日 4月 2026。
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Vast.ai
即時GPU。透明な価格設定。
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デジタルオーシャン
シンプルでスケーラブルなAI/ML向けGPUクラウド
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ラティチュード.sh
23の世界各地で展開するベアメタルGPUクラウド
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 4.4 | 4.6 | 3.7 |
| 本社所在地 | United States | United States | Brazil |
| プロバイダータイプ | GPUマーケットプレイス | 該当なし | ベアメタル |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、研究、LLMサービング、生成AI | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 | AIトレーニング、推論、ベアメタルGPU、ファインチューニング、研究、専用ワークロード、生成AI |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | 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 |
| 最大VRAM(GB) | 192 | 192 | 96 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink、InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格($/時) | $0.06/hr | $0.76/hr | $0.35/hr |
| 請求単位 | 秒単位 | 秒単位 | 時間単位 |
| スポット/プリエンプティブル | 1 | 0 | 0 |
| 予約割引 | 最大50%割引(1〜6ヶ月予約) | 該当なし | 該当なし |
| 無料クレジット | 登録時に少額のテストクレジット付与 | 60日間有効の200ドル無料クレジット | 紹介プログラムで200ドル |
| 転送料金 | ホストによって異なる($/TB) | なし(プランに含む) | なし |
| ストレージ | ホストによって異なる($/GB/時間、インスタンス存在中に課金) | 500~720 GiB NVMeブート(含む)、大容量構成で5 TiB NVMeスクラッチ、ボリュームは月額0.10ドル/GiB | ローカルNVMe込み(最大4台×3.8TB)、ブロックストレージは月額0.10ドル/GB、ファイルシステムストレージは月額0.05ドル/GB |
| Infrastructure | |||
| リージョン | 500以上の拠点、40以上のデータセンター | ニューヨーク(NYC2)、トロント(TOR1)、アトランタ(ATL1)、リッチモンド(RIC1)、アムステルダム(AMS3) | 23拠点:米国(8都市)、ラテンアメリカ(5)、ヨーロッパ(5)、アジア太平洋(4)、メキシコシティ。GPUはダラス、フランクフルト、シドニー、東京に配置 |
| 稼働率SLA | 正式なSLAなし(ホストの信頼性スコアは表示可能) | 99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、CUDA、vLLM、ComfyUI | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face | ML最適化イメージ、PyTorch、TensorFlow(ユーザーインストール)、CUDA |
| Docker対応 | 1 | 1 | 1 |
| SSHアクセス | 1 | 1 | 1 |
| Jupyterノートブック | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| セットアップ時間 | 秒 | 分単位 | 秒単位 |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| 最低利用期間 | なし | なし | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 タイプ2、HIPAA、GDPR、CCPA | SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA(BAA付き)、CSA STAR レベル1 | シングルテナント分離、DPA対応可能 |
デジタルオーシャン
ラティチュード.sh