Jak szybko mogę wdrożyć instancję GPU na DigitalOcean?
Odpowiedź
Narzędzia do wdrażania i programistyczne w DigitalOcean:
Czas konfiguracji: Minuty
Wsparcie Dockera: 1
Dostęp SSH: 1
Notatniki Jupyter: 1
API / CLI: 1
Obrazy niestandardowe: 1
Szybki czas konfiguracji w połączeniu z obsługą Dockera i SSH oznacza, że możesz przejść od rejestracji do uruchomienia pierwszego zadania treningowego w kilka minut. DigitalOcean zapewnia narzędzia potrzebne zarówno do interaktywnego rozwoju (poprzez Jupyter), jak i zautomatyzowanych procesów (poprzez API/CLI).
Aby uzyskać samouczki krok po kroku dotyczące wdrażania oraz przewodniki szybkiego startu, odwiedź oficjalną stronę DigitalOcean .
Więcej FAQ o DigitalOcean
- Do czego DigitalOcean jest najlepszy?
- Jaka jest obecna ocena Trustpilot i liczba recenzji dla DigitalOcean?
- Jakie ramy uczenia maszynowego obsługuje 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 B200
- Najlepsze GPU w chmurze do generatywnej sztucznej inteligencji
- Najtańsze GPU w chmurze poniżej 1 USD/godz.
Te przewodniki zawierają DigitalOcean wraz z innymi dostawcami chmurowych GPU, pogrupowanymi według cech GPU, frameworków, dostępności i wymagań dla deweloperów.
DigitalOcean kontra Vast.ai kontra Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Kwiecień 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean kontra Vast.ai kontra Latitude.sh. 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
|
Vast.ai
Natychmiastowe GPU. Przejrzyste ceny.
|
Latitude.sh
Chmura GPU bare metal w 23 lokalizacjach na całym świecie
|
|
|---|---|---|---|
| Przegląd | |||
| Ocena Trustpilot | 4.6 | 4.4 | 3.7 |
| Siedziba główna | United States | United States | Brazil |
| Typ dostawcy | N/D | Rynek GPU | Bare Metal |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania | Trening AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe badania obsługa LLM generatywna AI | Szkolenie AI wnioskowanie GPU bare metal dostrajanie badania dedykowane obciążenia generatywna AI |
| GPU Hardware | |||
| Modele GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | 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 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Maks. VRAM (GB) | 192 | 192 | 96 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 | 8 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink, InfiniBand | NVLink |
| Pricing | |||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Rozliczanie co sekundę | Na sekundę | Za godzinę |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | Do 50% (rezerwacja na 1-6 miesięcy) | N/D |
| Darmowe kredyty | 200 USD darmowego kredytu na 60 dni | Mały kredyt testowy przy rejestracji | 200 USD w ramach programu poleceń |
| Opłaty za transfer wychodzący | Brak (wliczone w plan) | Zależy od hosta (cena za TB) | Brak |
| 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. | Zależy od hosta (cena za GB/godz., naliczana podczas istnienia instancji) | Lokalny NVMe w cenie (do 4x 3,8 TB), Storage blokowy 0,10 USD/GB/mies., Storage systemu plików 0,05 USD/GB/mies. |
| Infrastructure | |||
| Regiony | Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | Ponad 500 lokalizacji, ponad 40 centrów danych | 23 lokalizacje: USA (8 miast), Ameryka Łacińska (5), Europa (5), APAC (4), Meksyk (Miasto Meksyk). GPU w Dallas, Frankfurcie, Sydney, Tokio |
| SLA dostępności | 99% | Brak formalnego SLA (widoczne oceny niezawodności hosta) | 99,9% |
| Developer Experience | |||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | Obrazy zoptymalizowane pod ML PyTorch TensorFlow (instalowane przez użytkownika) CUDA |
| Wsparcie Dockera | 1 | 1 | 1 |
| Dostęp SSH | 1 | 1 | 1 |
| Notatniki Jupyter | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Czas konfiguracji | Minuty | Sekundy | Sekundy |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 | SOC 2 Typ 2 HIPAA GDPR CCPA | Izolacja pojedynczego najemcy dostępne DPA |
DigitalOcean
Vast.ai
Latitude.sh