DigitalOcean

DigitalOcean é mais adequado para: Treinamento de IA, inferência, ajuste fino, implantação de LLM, serviço de LLM, visão computacional, startups, IA generativa, pesquisa

Tipo de provedor:

Com instâncias GPU a partir de $0.76/hr e uma linha de hardware que inclui RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200, DigitalOcean está posicionado para atender a uma variedade de casos de uso de IA/ML, desde experimentação em pequena escala até implantações em nível de produção.

Veja se DigitalOcean corresponde aos requisitos do seu workload no DigitalOcean site oficial.

A avaliação atual do Trustpilot para DigitalOcean é 4.6 de 5,0, baseada em 2,441 avaliações totais até July 15, 2026. DigitalOcean foi fundada em 2012.

Você pode ler todas as avaliações dos usuários diretamente na página Trustpilot de DigitalOcean. As avaliações do Trustpilot refletem experiências reais dos usuários com a velocidade de provisionamento de GPU, precisão de preços, rapidez no suporte e confiabilidade geral da plataforma.

Veja como DigitalOcean se compara às alternativas e explore suas ofertas atuais no DigitalOcean site oficial.

DigitalOcean fornece os seguintes frameworks e ferramentas pré-instalados:

PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face

Imagens personalizadas: Sim
Notebooks Jupyter: Sim
Armazenamento persistente: Sim

Ter frameworks populares pré-instalados significa que você pode começar a treinar ou fazer inferência imediatamente, sem perder tempo configurando o ambiente. Se precisar de uma versão específica do CUDA ou dependências personalizadas, o suporte a imagens personalizadas permite que você traga seu próprio container Docker.

Para modelos pré-construídos e detalhes de compatibilidade de frameworks, veja o DigitalOcean site oficial.

Ferramentas de implantação e desenvolvimento em DigitalOcean:

Tempo de configuração: Minutos
Suporte a Docker: Sim
Acesso SSH: Sim
Notebooks Jupyter: Sim
API / CLI: Sim
Imagens personalizadas: Sim

Um tempo de configuração rápido combinado com suporte a Docker e SSH significa que você pode ir do cadastro à execução do seu primeiro trabalho de treinamento em minutos. DigitalOcean fornece as ferramentas necessárias tanto para desenvolvimento interativo (via Jupyter) quanto para pipelines automatizadas (via API/CLI).

Para tutoriais passo a passo de implantação e guias de início rápido, visite o DigitalOcean site oficial.

GPU serverless em DigitalOcean: Não

A inferência GPU serverless permite que você implante modelos que escalam automaticamente quando chegam solicitações e reduzem para zero quando ocioso, eliminando o custo de manter GPUs funcionando durante períodos de baixa atividade. Isso é particularmente econômico para aplicações com padrões de tráfego variáveis ou imprevisíveis.

DigitalOcean o preço padrão da GPU começa em $0.76/hr com cobrança Por segundo.

Para guias de configuração de endpoint GPU serverless e preços, veja o DigitalOcean site oficial.

DigitalOcean tem sua sede em United States e opera infraestrutura de GPU nas seguintes regiões:

Nova York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdã (AMS3)

SLA de disponibilidade: 99%
Rede privada: Sim

A localização do data center é importante para cargas de trabalho de inferência sensíveis à latência e para conformidade com requisitos de residência de dados. Escolher uma região próxima aos seus usuários ou fontes de dados pode reduzir significativamente o tempo de ida e volta para modelos servidos por API.

Veja todas as localizações disponíveis de data centers e benchmarks de latência no DigitalOcean site oficial.

DigitalOcean suporta configurações multi-GPU com as seguintes especificações:

Tecnologia de interconexão: NVLink
Máximo de GPUs por instância: 8
Treinamento multinó de: Sim

A escolha da interconexão é crítica para o desempenho do treinamento distribuído. NVLink oferece até 900 GB/s de largura de banda bidirecional entre GPUs, enquanto InfiniBand permite comunicação de alta velocidade entre nós. Configurações somente PCIe são adequadas para inferência, mas podem causar gargalos no treinamento multi-GPU.

Modelos de GPU disponíveis: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

Para especificações detalhadas da interconexão e diagramas de topologia multi-GPU, consulte o DigitalOcean site oficial.

Instâncias spot/preemptivas em DigitalOcean: Não

As instâncias spot oferecem preços significativamente reduzidos (normalmente 50-90% mais baratos) em troca da possibilidade de sua instância ser interrompida quando a demanda estiver alta. Isso as torna ideais para cargas de trabalho tolerantes a falhas, como treinamento distribuído com checkpointing, inferência em lote e varreduras de hiperparâmetros.

O preço padrão DigitalOcean começa em $0.76/hr com cobrança Por segundo.

Verifique a disponibilidade atual de instâncias spot e as taxas de desconto no site oficial DigitalOcean .

Taxas de saída em DigitalOcean: Nenhum (incluído no plano)

Taxas de saída são as cobranças aplicadas quando você transfere dados para fora do provedor de nuvem (por exemplo, baixando pesos de modelos treinados, servindo resultados de inferência ou movendo conjuntos de dados para outro provedor). Esta é uma consideração importante de custo para fluxos de trabalho de ML que envolvem exportações frequentes de modelos ou grandes movimentações de conjuntos de dados.

Opções de armazenamento: Boot NVMe de 500-720 GiB (incluído), scratch NVMe de 5 TiB em configurações maiores, Volumes a $0,10/GiB/mês

Para a tabela completa de taxas de transferência de dados e níveis gratuitos de saída, consulte o DigitalOcean site oficial.

DigitalOcean oferece os seguintes créditos gratuitos ou opções de teste para novos usuários:

Crédito gratuito de $200 por 60 dias

Com instâncias GPU começando em $0.76/hr, até mesmo um crédito gratuito modesto pode proporcionar um tempo prático significativo para avaliar a plataforma, testar suas cargas de trabalho e medir o desempenho antes de se comprometer com o uso pago.

Confira as ofertas atuais de créditos gratuitos e bônus de inscrição no site oficial DigitalOcean .

DigitalOcean oferece uma variedade de modelos de GPU para IA, aprendizado de máquina e cargas de trabalho de computação de alto desempenho. A lista completa de GPUs disponíveis inclui:

RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

A VRAM máxima disponível em uma única GPU na DigitalOcean é de 192 GB, e as instâncias podem ser configuradas com até 8 GPUs. A tecnologia de interconexão usada para configurações multi-GPU é NVLink, que determina a largura de banda entre GPUs durante o treinamento distribuído.

Navegue pelo catálogo completo de GPUs disponíveis e suas especificações no site oficial DigitalOcean .

DigitalOcean oferece instâncias de GPU na nuvem a partir de $0.76/hr. A cobrança é calculada com base em Por segundo, o que significa que você paga apenas pelo tempo exato de computação que usar, em vez de arredondar para incrementos horários completos.

Instâncias spot/preemptivas: Não
Descontos para instâncias reservadas:

DigitalOcean suporta os seguintes métodos de pagamento: Cartões de Crédito/Débito, PayPal, Google Pay, Apple Pay, ACH, Transferência Bancária.

Para preços ao vivo de todos os modelos de GPU e disponibilidade atual, veja o DigitalOcean site oficial.