ฉันสามารถใช้เฟรมเวิร์ก ML ที่กำหนดเองบน Vast.ai ได้หรือไม่?
คำตอบ
ระบบนิเวศของเฟรมเวิร์ก ML ที่ Vast.ai:
PyTorch, TensorFlow, CUDA, vLLM, ComfyUI
เฟรมเวิร์กเหล่านี้ถูกตั้งค่าและปรับแต่งล่วงหน้าสำหรับฮาร์ดแวร์ GPU ที่มีอยู่ อิมเมจที่กำหนดเอง (1) ช่วยให้คุณสามารถปรับใช้เฟรมเวิร์กหรือไลบรารีใด ๆ ที่ไม่ได้รวมมาโดยค่าเริ่มต้น รวมถึงบิลด์กลางคืน, ฟอร์กที่กำหนดเอง หรือเอนจินอนุมานเฉพาะทาง เช่น vLLM หรือ TensorRT
พื้นที่เก็บข้อมูลถาวร (1) ช่วยให้ชุดข้อมูลและน้ำหนักโมเดลของคุณยังคงอยู่แม้หลังจากรีสตาร์ทอินสแตนซ์
ตรวจสอบว่าเฟรมเวิร์ก ML ใดบ้างที่ติดตั้งล่วงหน้าที่ Vast.ai เว็บไซต์ทางการ.
คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Vast.ai
- งานประเภทใดที่ Vast.ai เหมาะสมที่สุด?
- คะแนน Trustpilot และจำนวนรีวิวรวมของ Vast.ai คือเท่าไร?
- เครื่องมือสำหรับนักพัฒนามีอะไรบ้างที่ Vast.ai?
- Vast.ai รองรับการปรับขนาด GPU เป็นศูนย์เมื่อไม่มีการใช้งานหรือไม่?
- การรับประกัน SLA เวลาทำงานของ Vast.ai คืออะไร?
- ฉันสามารถรันการฝึกอบรมแบบกระจายข้ามการ์ดจอหลายตัวที่ Vast.ai ได้หรือไม่?
- มีอินสแตนซ์แบบ spot ให้บริการที่ Vast.ai เพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายหรือไม่?
- Vast.ai เรียกเก็บค่าธรรมเนียมการโอนย้ายข้อมูลออกเท่าไหร่?
- ฉันจะได้รับเครดิต GPU ฟรีที่ Vast.ai ได้อย่างไร?
- VRAM สูงสุดที่มีในอินสแตนซ์ GPU ของ Vast.ai คือเท่าใด?
- แผนการกำหนดราคาและตัวเลือกการเรียกเก็บเงินที่ Vast.ai มีอะไรบ้าง?
คู่มือที่มี Vast.ai
- GPU คลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับการปรับแต่ง LLMs
- GPU คลาวด์ราคาถูกที่สุดต่ำกว่า $1 ต่อชั่วโมง
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่คิดค่าบริการเป็นวินาที
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีการประมวลผล GPU แบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีการเข้าถึงผ่าน SSH
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีคลัสเตอร์ GPU หลายโหนด
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีพื้นที่เก็บข้อมูลถาวร
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีอินสแตนซ์แบบ Spot / Preemptible
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Docker และภาพลักษณ์แบบกำหนดเอง
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Jupyter Notebook
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Kubernetes
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่ไม่มีค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมการจัดการผ่าน API และ CLI
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมเครดิตฟรี
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่ดีที่สุดพร้อม NVIDIA B200
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่มี NVLink หรือ InfiniBand
คู่มือเหล่านี้รวม Vast.ai พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา
Vast.ai เทียบกับ DigitalOcean เทียบกับ Latitude.sh - GPU Provider Comparison (เมษายน 2026)
Side-by-side comparison of Vast.ai เทียบกับ DigitalOcean เทียบกับ 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 เมษายน 2026.
|
Vast.ai
การ์ดจอทันที ราคาชัดเจน
|
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 4.4 | 4.6 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States | Brazil |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ตลาดการ์ดจอ | ไม่มีข้อมูล | Bare Metal |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลแบบกลุ่ม การวิจัย การให้บริการ LLM AI สร้างสรรค์ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน GPU แบบ Bare Metal การปรับแต่งละเอียด การวิจัย งานเฉพาะทาง AI สร้างสรรค์ |
| GPU Hardware | |||
| รุ่น GPU | 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 192 | 192 | 96 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.06/hr | $0.76/hr | $0.35/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 0 |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | สูงสุด 50% (จองล่วงหน้า 1-6 เดือน) | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | เครดิตทดสอบเล็กน้อยเมื่อสมัคร | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/เทราไบต์) | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) | ไม่มี |
| ที่เก็บข้อมูล | แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/กิกะไบต์/ชั่วโมง, คิดค่าบริการขณะที่อินสแตนซ์ยังอยู่) | บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน | รวม NVMe ในเครื่อง (สูงสุด 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/เดือน, Filesystem Storage $0.05/GB/เดือน |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | มากกว่า 500 แห่ง, ศูนย์ข้อมูลมากกว่า 40 แห่ง | นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3) | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | ไม่มี SLA อย่างเป็นทางการ (คะแนนความน่าเชื่อถือของโฮสต์แสดงให้เห็น) | 99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA |
| รองรับ Docker | 1 | 1 | 1 |
| การเข้าถึง SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| เวลาติดตั้ง | วินาที | นาที | วินาที |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 ประเภท 2 HIPAA GDPR CCPA | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1 | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ |
Vast.ai
DigitalOcean
Latitude.sh