Ce framework-uri de învățare automată suportă DigitalOcean?

Răspuns

DigitalOcean oferă următoarele cadre și instrumente preinstalate:

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

Imagini personalizate: Da
Jupyter notebooks: Da
Stocare persistentă: Da

Având cadre populare preinstalate înseamnă că puteți începe imediat antrenamentul sau inferența fără a pierde timp cu configurarea mediului. Dacă aveți nevoie de o versiune specifică de CUDA sau de dependențe personalizate, suportul pentru imagini personalizate vă permite să aduceți propriul container Docker.

Pentru șabloane predefinite și detalii despre compatibilitatea cadrelor, consultați DigitalOcean site-ul oficial.

Mai multe întrebări frecvente despre DigitalOcean

Ghiduri în care este prezent DigitalOcean

Aceste ghiduri includ DigitalOcean împreună cu alți furnizori de GPU în cloud, grupați după caracteristicile GPU, cadre de lucru, disponibilitate și cerințe pentru dezvoltatori.

Recenzie furnizor GPU DigitalOcean și date cheie (Mai 2026)

Sumar DigitalOcean: finanțare maximă, împărțirea profitului, reguli de retragere, levier, instrumente, program de plată, metode de plată, permisiuni de tranzacționare și KYC. Date verificate Mai 2026.

Recenzie furnizor GPU DigitalOcean și date cheie (Mai 2026)
DigitalOcean
Cloud GPU simplu și scalabil pentru AI/ML
Visit DigitalOcean
Prezentare generală
Evaluare Trustpilot 4.6
Sediu central United States
Tip furnizor N/A
Cel mai potrivit pentru Antrenament AI inferență ajustare fină implementare LLM servire LLM viziune computerizată startup-uri AI generativ cercetare
Hardware GPU
Modele GPU RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
Max. VRAM (GB) 192
Max. GPU/instanță 8
Interconectare NVLink
Prețuri
Preț de pornire ($/oră) $0.76/hr
Granularitatea facturării Pe secundă
Spot/Preemptibil Nu
Discounturi rezervate N/A
Credite gratuite Credit gratuit de 200 $ pentru 60 de zile
Taxe de ieșire Niciunul (inclus în plan)
Stocare Boot NVMe de 500-720 GiB (inclus), spațiu de lucru NVMe de 5 TiB pe configurații mai mari, volume la 0,10 $/GiB/lună
Infrastructură
Regiuni New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
SLA de disponibilitate 99%
Experiența Dezvoltatorului
Framework-uri PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Suport Docker Da
Acces SSH Da
Jupyter Notebooks Da
API / CLI Da
Timp de configurare Minute
Suport Kubernetes Da
Termeni Comerciali
Angajament minim Niciunul
Conformitate SOC 2 Tip II SOC 3 HIPAA (cu BAA) CSA STAR Nivel 1
DigitalOcean