DigitalOcean

DigitalOcean ay pinakaangkop para sa: Pagsasanay ng AI, inference, fine-tuning, deployment ng LLM, serbisyo ng LLM, computer vision, mga startup, generative AI, pananaliksik

Uri ng provider:

Sa mga GPU instances na nagsisimula sa $0.76/hr at isang hardware lineup na kinabibilangan ng RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200, ang DigitalOcean ay nakaposisyon upang pagsilbihan ang iba't ibang AI/ML use cases mula sa maliit na eksperimento hanggang sa production-grade deployments.

Tingnan kung ang DigitalOcean ay tugma sa iyong mga pangangailangan sa workload sa DigitalOcean opisyal na website.

Ang kasalukuyang Trustpilot rating para sa DigitalOcean ay 4.6 mula sa 5.0, batay sa 2,437 kabuuang mga review hanggang July 9, 2026. Itinatag ang DigitalOcean noong 2012.

Maaari mong basahin ang lahat ng mga review ng user nang direkta sa Trustpilot page para sa DigitalOcean. Ang mga Trustpilot rating ay sumasalamin sa totoong karanasan ng mga user sa bilis ng GPU provisioning, katumpakan ng presyo, pagiging responsive ng suporta, at pangkalahatang pagiging maaasahan ng platform.

Tingnan kung paano ikinukumpara ang DigitalOcean sa mga alternatibo at tuklasin ang kanilang kasalukuyang mga alok sa DigitalOcean opisyal na website.

DigitalOcean ay nagbibigay ng mga sumusunod na pre-installed na mga framework at tools:

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

Custom images: Oo
Jupyter notebooks: Oo
Persistent storage: Oo

Ang pagkakaroon ng mga popular na framework na naka-pre-install ay nangangahulugan na maaari kang agad magsimula ng training o inference nang hindi na kailangang maglaan ng oras sa pag-setup ng environment. Kung kailangan mo ng partikular na bersyon ng CUDA o custom na dependencies, pinapayagan ka ng suporta para sa custom image na magdala ng sarili mong Docker container.

Para sa mga pre-built na template at detalye ng compatibility ng framework, tingnan ang DigitalOcean opisyal na website.

Mga deployment at developer tools sa DigitalOcean:

Oras ng setup: Minuto
Suporta sa Docker: Oo
Access sa SSH: Oo
Jupyter notebooks: Oo
API / CLI: Oo
Custom images: Oo

Ang mabilis na oras ng setup na pinagsama sa suporta sa Docker at SSH ay nangangahulugan na maaari kang magsimula mula sa pag-sign up hanggang sa pagpapatakbo ng iyong unang training job sa loob ng ilang minuto. Nagbibigay ang DigitalOcean ng mga tools na kailangan para sa parehong interactive development (sa pamamagitan ng Jupyter) at automated pipelines (sa pamamagitan ng API/CLI).

Para sa step-by-step na mga tutorial sa deployment at quickstart guides, bisitahin ang DigitalOcean opisyal na website.

Serverless GPU sa DigitalOcean: Hindi

Ang serverless GPU inference ay nagpapahintulot sa iyo na mag-deploy ng mga modelo na awtomatikong nag-scale up kapag may mga request at nag-scale down hanggang zero kapag walang aktibidad, na nag-aalis ng gastos sa pagpapatakbo ng mga GPU sa mga panahon ng katahimikan. Ito ay partikular na cost-effective para sa mga aplikasyon na may variable o hindi tiyak na pattern ng traffic.

Ang DigitalOcean standard GPU pricing ay nagsisimula sa $0.76/hr na may Bawat segundo na billing.

Para sa mga gabay sa pag-setup ng serverless GPU endpoint at presyo, tingnan ang DigitalOcean opisyal na website.

DigitalOcean ay may punong-tanggapan sa United States at nagpapatakbo ng GPU infrastructure sa mga sumusunod na rehiyon:

New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)

Uptime SLA: 99%
Pribadong networking: Oo

Mahalaga ang lokasyon ng data center para sa latency-sensitive na inference workloads at para sa pagsunod sa mga kinakailangan sa data residency. Ang pagpili ng rehiyon na malapit sa iyong mga user o pinagmumulan ng data ay makabuluhang makababawas sa round-trip time para sa mga API-served na modelo.

Tingnan ang lahat ng magagamit na lokasyon ng data center at latency benchmarks sa DigitalOcean opisyal na website.

Sinusuportahan ng DigitalOcean ang multi-GPU configurations na may mga sumusunod na espesipikasyon:

Interconnect technology: NVLink
Maximum GPUs bawat instance: 8
Multi-node training: Oo

Mahalaga ang pagpili ng interconnect para sa performance ng distributed training. Nagbibigay ang NVLink ng hanggang 900 GB/s bidirectional bandwidth sa pagitan ng mga GPU, habang ang InfiniBand ay nagpapahintulot ng high-speed communication sa mga nodes. Ang mga PCIe-only setups ay angkop para sa inference ngunit maaaring magdulot ng bottleneck sa multi-GPU training.

Mga available na GPU models: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

Para sa detalyadong interconnect specs at multi-GPU topology diagrams, tingnan ang DigitalOcean official website.

Mga spot/preemptible na instance sa DigitalOcean: Hindi

Nag-aalok ang mga spot instance ng mas mababang presyo nang malaki (karaniwang 50-90% mas mura) kapalit ng posibilidad na ma-interrupt ang iyong instance kapag mataas ang demand. Ginagawa nitong perpekto ang mga ito para sa mga fault-tolerant na workload tulad ng distributed training na may checkpointing, batch inference, at hyperparameter sweeps.

Nagsisimula ang DigitalOcean standard pricing sa $0.76/hr na may Bawat segundo billing.

Suriin ang kasalukuyang availability ng spot instance at mga rate ng diskwento sa DigitalOcean official website.

Mga bayad sa egress sa DigitalOcean: Wala (kasama sa plano)

Ang mga bayad sa egress ay ang mga singil na ipinapataw kapag naglilipat ka ng data palabas mula sa cloud provider (hal., pag-download ng trained model weights, pagseserbisyo ng inference results, o paglilipat ng mga dataset sa ibang provider). Ito ay isang mahalagang konsiderasyon sa gastos para sa mga ML workflows na madalas mag-export ng modelo o maglipat ng malalaking dataset.

Mga opsyon sa storage: 500-720 GiB NVMe boot (kasama), 5 TiB NVMe scratch sa mas malalaking configs, Volumes sa $0.10/GiB/buwan

Para sa kumpletong iskedyul ng bayad sa data transfer at libreng egress tiers, tingnan ang DigitalOcean opisyal na website.

DigitalOcean ay nag-aalok ng mga sumusunod na libreng credits o trial options para sa mga bagong user:

$200 libreng credit para sa 60 araw

Sa mga GPU instances na nagsisimula sa $0.76/hr, kahit ang maliit na libreng credit ay maaaring magbigay ng makabuluhang hands-on na oras para masuri ang platform, subukan ang iyong mga workload, at i-benchmark ang performance bago mag-commit sa bayad na paggamit.

Tingnan ang kasalukuyang mga alok ng libreng credit at sign-up bonuses sa DigitalOcean opisyal na website.

DigitalOcean ay nag-aalok ng iba't ibang modelo ng GPU para sa AI, machine learning, at high-performance computing workloads. Ang buong listahan ng mga available na GPU ay kinabibilangan ng:

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

Ang pinakamataas na VRAM na available sa isang GPU sa DigitalOcean ay 192 GB, at ang mga instance ay maaaring i-configure na may hanggang 8 GPUs. Ang interconnect technology na ginagamit para sa multi-GPU setups ay NVLink, na siyang nagtatakda ng bandwidth sa pagitan ng mga GPU habang isinasagawa ang distributed training.

Tingnan ang buong katalogo ng mga available na GPU at ang kanilang mga specifications sa DigitalOcean opisyal na website.

DigitalOcean ay nag-aalok ng cloud GPU instances na nagsisimula sa $0.76/hr. Ang pagsingil ay kinakalkula sa Bawat segundo na batayan, na nangangahulugang magbabayad ka lamang para sa eksaktong oras ng compute na ginamit mo sa halip na i-round up sa buong oras.

Spot/preemptible instances: Hindi
Mga diskwento sa reserved instance:

Sinusuportahan ng DigitalOcean ang mga sumusunod na paraan ng pagbabayad: Credit/Debit Cards, PayPal, Google Pay, Apple Pay, ACH, Wire Transfer.

Para sa live na presyo sa lahat ng GPU models at kasalukuyang availability, tingnan ang DigitalOcean official website.