DigitalOcean hangi makine öğrenimi çerçevelerini destekliyor?
Cevap
DigitalOcean aşağıdaki önceden yüklenmiş çerçeveler ve araçları sağlar:
PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face
Özel imajlar: Evet
Jupyter defterleri: Evet
Kalıcı depolama: Evet
Popüler çerçevelerin önceden yüklenmiş olması, ortam kurulumu için zaman harcamadan hemen eğitim veya çıkarım yapmaya başlayabileceğiniz anlamına gelir. Belirli bir CUDA sürümüne veya özel bağımlılıklara ihtiyacınız varsa, özel imaj desteği kendi Docker konteynerinizi getirmenize olanak tanır.
Önceden hazırlanmış şablonlar ve çerçeve uyumluluğu detayları için DigitalOcean resmi web sitesine bakınız.
DigitalOcean hakkında daha fazla SSS
- DigitalOcean en çok ne için uygundur?
- DigitalOcean için mevcut Trustpilot puanı ve yorum sayısı nedir?
- DigitalOcean üzerinde bir GPU örneğini ne kadar hızlı dağıtabilirim?
- DigitalOcean sunucusuz GPU çıkarımı sunuyor mu?
- DigitalOcean veri merkezleri nerede bulunuyor?
- DigitalOcean NVLink veya InfiniBand ile çoklu GPU örneklerini destekliyor mu?
- DigitalOcean spot veya öncelikli GPU örnekleri sunuyor mu?
- DigitalOcean çıkış veya veri transfer ücreti alıyor mu?
- DigitalOcean ücretsiz kredi veya ücretsiz deneme sunuyor mu?
- DigitalOcean hangi GPU modellerini sunuyor?
- DigitalOcean fiyatlandırması nedir ve faturalandırma nasıl çalışır?
DigitalOcean'nin Yer Aldığı Rehberler
- API ve CLI Yönetimi ile Bulut GPU Sağlayıcıları
- Docker ve Özel İmajlarla Bulut GPU Sağlayıcıları
- Jupyter Notebook Desteği Olan Bulut GPU Sağlayıcıları
- Kalıcı Depolamalı Bulut GPU Sağlayıcıları
- Kubernetes Desteği ile Bulut GPU Sağlayıcıları
- NVIDIA H100 ile En İyi Bulut GPU Sağlayıcıları
- NVLink veya InfiniBand ile Bulut GPU Sağlayıcıları
- Saatte 0,50 $ Altında En Ucuz Bulut GPU'ları
- Saniye Bazlı Faturalandırma ile Bulut GPU Sağlayıcıları
- Spot / Öncelikli Bulut GPU Sağlayıcıları
- SSH Erişimi Olan Bulut GPU Sağlayıcıları
- Sunucusuz GPU Çıkarımı ile Bulut GPU Sağlayıcıları
- Sıfır Çıkış Ücreti Olan Bulut GPU Sağlayıcıları
- Video Render ve VFX için En İyi Bulut GPU'ları
- Çok Düğümlü GPU Kümeleri ile Bulut GPU Sağlayıcıları
- Ücretsiz Kredili Bulut GPU Sağlayıcıları
Bu rehberlerde DigitalOcean, diğer bulut GPU sağlayıcılarıyla birlikte GPU özellikleri, çerçeveler, kullanılabilirlik ve geliştirici gereksinimlerine göre gruplanmıştır.
DigitalOcean GPU Sağlayıcı İncelemesi ve Temel Bilgiler (Mayıs 2026)
DigitalOcean Özeti: maksimum fonlama, kar payları, zarar durdurma kuralları, kaldıraç, enstrümanlar, ödeme programı, ödeme yöntemleri, ticaret izinleri ve KYC. Veriler Mayıs 2026 tarihinde doğrulandı.
|
DigitalOcean
Basit, ölçeklenebilir AI/ML için GPU bulutu
|
|
|---|---|
| Genel Bakış | |
| Trustpilot Puanı | 4.6 |
| Merkez Ofis | United States |
| Sağlayıcı Türü | Uygulanamaz |
| En İyi | Yapay zeka eğitimi çıkarım ince ayar LLM dağıtımı LLM servisi bilgisayarla görme girişimler üretken yapay zeka araştırma |
| GPU Donanımı | |
| GPU Modelleri | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Maks VRAM (GB) | 192 |
| Maks GPU/Örnek | 8 |
| Bağlantı | NVLink |
| Fiyatlandırma | |
| Başlangıç Fiyatı ($/saat) | $0.76/hr |
| Faturalama Detayı | Saniye başına |
| Spot/Öncelikli | Hayır |
| Ayrılmış İndirimler | Uygulanamaz |
| Ücretsiz Krediler | 60 gün için 200$ ücretsiz kredi |
| Çıkış Ücretleri | Yok (plana dahil) |
| Depolama | 500-720 GiB NVMe önyükleme (dahil), daha büyük konfigürasyonlarda 5 TiB NVMe geçici depolama, Hacimler $0.10/GiB/ay |
| Altyapı | |
| Bölgeler | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Çalışma Süresi SLA | %99 |
| Geliştirici Deneyimi | |
| Çerçeveler | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker Desteği | Evet |
| SSH Erişimi | Evet |
| Jupyter Not Defterleri | Evet |
| API / CLI | Evet |
| Kurulum Süresi | Dakikalar |
| Kubernetes Desteği | Evet |
| İş Koşulları | |
| Min Taahhüt | Yok |
| Uyumluluk | SOC 2 Tip II SOC 3 HIPAA (BAA ile) CSA STAR Seviye 1 |
DigitalOcean