Vast.aiで利用可能な開発者ツールは何ですか?
回答
Vast.aiでの開発者体験:
セットアップ時間:秒 — リクエスト開始後、GPUインスタンスをプロビジョニングしアクセスできるまでの速さ。
利用可能なツール:
- Dockerコンテナ:1
- 直接SSHアクセス:1
- Jupyterノートブック:1
- プログラムAPI/CLI:1
- カスタムDockerイメージ:1
これらのツールの組み合わせにより、Vast.aiは探索的研究(Jupyter)と本番MLOpsパイプライン(API + Docker + SSH)の両方に適しています。
完全なセットアップドキュメントとAPIリファレンスは、Vast.ai公式ウェブサイトでご覧ください。
Vast.ai に関するその他のFAQ
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Vast.ai が掲載されているガイド
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これらのガイドには、GPUの特徴、フレームワーク、可用性、開発者要件ごとに分類された他のクラウドGPUプロバイダーと共に Vast.ai が含まれています。
Vast.ai 対 RunPod 対 デジタルオーシャン - GPU Provider Comparison (4月 2026)
Side-by-side comparison of Vast.ai 対 RunPod 対 デジタルオーシャン. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated 4月 2026.
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Vast.ai
即時GPU。透明な価格設定。
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RunPod
AIのために構築されたクラウド — サーバーレス推論から即時のマルチノードクラスタまで、GPUワークロードをオンデマンドで展開・スケール可能。
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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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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 4.4 | 3.8 | 4.6 |
| 本社所在地 | United States | United States | United States |
| プロバイダータイプ | GPUマーケットプレイス | GPU特化型 | 該当なし |
| 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、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、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 |
| 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 | 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 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大VRAM(GB) | 192 | 288 | 192 |
| 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 | $0.06/hr | $0.76/hr |
| 請求単位 | 秒単位 | 毎秒 | 秒単位 |
| スポット/プリエンプティブル | 1 | 1 | 0 |
| 予約割引 | 最大50%割引(1〜6ヶ月予約) | 15〜29%(1ヶ月〜1年プラン) | 該当なし |
| 無料クレジット | 登録時に少額のテストクレジット付与 | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス | 60日間有効の200ドル無料クレジット |
| 転送料金 | ホストによって異なる($/TB) | なし(無料) | なし(プランに含む) |
| 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) | コンテナ/ボリューム(0.10ドル/GB/月)、アイドルボリューム(0.20ドル/GB/月)、ネットワークストレージ(0.07ドル/GB/月 1TB) | 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 |
| Infrastructure | |||
| リージョン | 500以上の拠点、40以上のデータセンター | 31のグローバルリージョン | 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) |
| 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% | 99% |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、CUDA、vLLM、ComfyUI | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| Docker対応 | 1 | 1 | 1 |
| SSHアクセス | 1 | 1 | 1 |
| Jupyterノートブック | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| セットアップ時間 | 秒 | 即時 | 分単位 |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| 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 2 タイプII、SOC 3、HIPAA(BAA付き)、CSA STAR レベル1 |
RunPod
デジタルオーシャン