Jakie ramy uczenia maszynowego obsługuje DigitalOcean?
Odpowiedź
DigitalOcean zapewnia następujące preinstalowane frameworki i narzędzia:
PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face
Obrazy niestandardowe: 1
Notatniki Jupyter: 1
Pamięć trwała: 1
Posiadanie popularnych frameworków preinstalowanych oznacza, że możesz rozpocząć trenowanie lub inferencję natychmiast, bez tracenia czasu na konfigurację środowiska. Jeśli potrzebujesz konkretnej wersji CUDA lub niestandardowych zależności, wsparcie dla obrazów niestandardowych pozwala na użycie własnego kontenera Dockera.
Szczegóły dotyczące gotowych szablonów i kompatybilności frameworków znajdziesz na DigitalOcean oficjalnej stronie internetowej.
Więcej FAQ o DigitalOcean
- Do czego DigitalOcean jest najlepszy?
- Jaka jest obecna ocena Trustpilot i liczba recenzji dla DigitalOcean?
- Jak szybko mogę wdrożyć instancję GPU na DigitalOcean?
- Czy DigitalOcean oferuje bezserwerowe wnioskowanie GPU?
- Gdzie znajdują się centra danych DigitalOcean?
- Czy DigitalOcean obsługuje instancje wielo-GPU z NVLink lub InfiniBand?
- Czy DigitalOcean oferuje instancje GPU typu spot lub preemptible?
- Czy DigitalOcean pobiera opłaty za egress lub transfer danych?
- Czy DigitalOcean oferuje darmowe kredyty lub darmowy okres próbny?
- Jakie modele GPU oferuje DigitalOcean?
- Czym jest wycena DigitalOcean i jak działa rozliczanie?
Przewodniki, w których występuje DigitalOcean
- Dostawcy chmurowych GPU z dostępem SSH
- Dostawcy chmurowych GPU z NVLink lub InfiniBand
- Dostawcy chmurowych GPU z obsługą Jupyter Notebook
- Dostawcy chmurowych GPU z pamięcią trwałą
- Dostawcy GPU w chmurze bez opłat za transfer wychodzący
- Dostawcy GPU w chmurze z bezserwerowym wnioskowaniem GPU
- Dostawcy GPU w chmurze z darmowymi kredytami
- Dostawcy GPU w chmurze z instancjami Spot / Preemptible
- Dostawcy GPU w chmurze z klastrami GPU wielowęzłowymi
- Dostawcy GPU w chmurze z obsługą Dockera i niestandardowych obrazów
- Dostawcy GPU w chmurze z obsługą Kubernetes
- Dostawcy GPU w chmurze z rozliczaniem co sekundę
- Dostawcy GPU w chmurze z zarządzaniem przez API i CLI
- Najlepsi dostawcy chmurowych GPU z NVIDIA H100
- Najlepsze GPU w chmurze do renderowania wideo i efektów wizualnych
- Najtańsze GPU w chmurze poniżej 0,50 USD/godz.
Te przewodniki zawierają DigitalOcean wraz z innymi dostawcami chmurowych GPU, pogrupowanymi według cech GPU, frameworków, dostępności i wymagań dla deweloperów.
DigitalOcean kontra Vultr kontra Vast.ai - GPU Provider Comparison (Kwiecień 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean kontra Vultr kontra Vast.ai. 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 Kwiecień 2026.
|
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
|
Vultr
Wysokowydajne chmurowe GPU dostępne w 32 globalnych regionach
|
Vast.ai
Natychmiastowe GPU. Przejrzyste ceny.
|
|
|---|---|---|---|
| Przegląd | |||
| Ocena Trustpilot | 4.6 | 1.8 | 4.4 |
| Siedziba główna | United States | United States | United States |
| Typ dostawcy | N/D | Multi-Chmura | Rynek GPU |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania | Szkolenie AI wnioskowanie renderowanie wideo HPC Stable Diffusion rozwój gier generatywna AI dostrajanie badania | Trening AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe badania obsługa LLM generatywna AI |
| GPU Hardware | |||
| Modele GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | 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 |
| Maks. VRAM (GB) | 192 | 288 | 192 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 | 16 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Rozliczanie co sekundę | Za godzinę | Na sekundę |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 1 |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | N/D | Do 50% (rezerwacja na 1-6 miesięcy) |
| Darmowe kredyty | 200 USD darmowego kredytu na 60 dni | Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni | Mały kredyt testowy przy rejestracji |
| Opłaty za transfer wychodzący | Brak (wliczone w plan) | Standardowy (zależny od planu) | Zależy od hosta (cena za TB) |
| Pamięć masowa | 500-720 GiB NVMe na rozruch (wliczone), 5 TiB NVMe na pamięć tymczasową w większych konfiguracjach, wolumeny po 0,10 USD/GiB/mies. | 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3 | Zależy od hosta (cena za GB/godz., naliczana podczas istnienia instancji) |
| Infrastructure | |||
| Regiony | Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka) | Ponad 500 lokalizacji, ponad 40 centrów danych |
| SLA dostępności | 99% | 100% | Brak formalnego SLA (widoczne oceny niezawodności hosta) |
| Developer Experience | |||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Wsparcie Dockera | 1 | 1 | 1 |
| Dostęp SSH | 1 | 1 | 1 |
| Notatniki Jupyter | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Czas konfiguracji | Minuty | Minuty | Sekundy |
| Kubernetes Support | 1 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Poziom 1 | SOC 2 Typ 2 HIPAA GDPR CCPA |
DigitalOcean
Vultr
Vast.ai