Vast.ai 提供哪些开发者工具？
答案
以下是 Vast.ai 的开发者体验：
设置时间：秒 — 这是您在发起请求后多快可以配置并访问 GPU 实例。
可用工具：
- Docker 容器：是
- 直接 SSH 访问：是
- Jupyter 笔记本：是
- 编程 API/CLI：是
- 自定义 Docker 镜像：是
这些工具的组合使 Vast.ai 既适合探索性研究（Jupyter），也适合生产级 MLOps 流水线（API + Docker + SSH）。
请参阅 Vast.ai 官方网站 上的完整设置文档和 API 参考。
更多关于 Vast.ai 的常见问题
包含 Vast.ai 的指南
- 具备无服务器GPU推理的云GPU提供商
- 具有 NVLink 或 InfiniBand 的云 GPU 提供商
- 具有持久存储的云GPU提供商
- 提供 SSH 访问的云 GPU 服务商
- 提供API和CLI管理的云GPU服务商
- 提供免费额度的云GPU服务商
- 提供抢占式/可中断实例的云GPU供应商
- 提供按秒计费的云GPU服务商
- 支持 Docker 和自定义镜像的云 GPU 提供商
- 支持 Jupyter Notebook 的云 GPU 提供商
- 支持 Kubernetes 的云 GPU 提供商
- 支持多节点GPU集群的云GPU提供商
- 每小时不到1美元的最便宜云GPU
- 适合研究与实验的最佳云GPU
- 配备 NVIDIA B300 的最佳云GPU提供商
- 零出站费用的云GPU提供商
这些指南将 Vast.ai 与其他云GPU提供商一起列出，按GPU特性、框架、可用性和开发者需求分组。
Vast.ai GPU提供商评测及关键事实（五月 2026）
Vast.ai概览：最大资金、利润分成、回撤规则、杠杆、工具、支付计划、支付方式、交易权限及KYC。数据验证于五月 2026。
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Vast.ai
即时GPU。透明定价。
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|---|---|
| 概览 | |
| Trustpilot 评分 | 4.2 |
| 总部 | United States |
| 供应商类型 | GPU市场 |
| 适用场景 | AI训练，推理，微调，Stable Diffusion，批处理，研究，大型语言模型服务，生成式AI |
| GPU硬件 | |
| GPU 型号 | 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 |
| 最大显存 (GB) | 192 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 |
| 互联 | NVLink，InfiniBand |
| 定价 | |
| 起始价格 ($/小时) | $0.06/hr |
| 计费粒度 | 每秒 |
| 竞价/可抢占 | 是 |
| 预留折扣 | 最高可达50%（1-6个月预订） |
| 免费额度 | 注册时赠送少量测试积分 |
| 出站费用 | 根据主机不同而异（$/TB） |
| 存储 | 根据主机不同而异（$/GB/小时，实例存在期间计费） |
| 基础设施 | |
| 区域 | 500+地点，40+数据中心 |
| 正常运行时间 SLA | 无正式SLA（可见主机可靠性评分） |
| 开发者体验 | |
| 框架 | PyTorch，TensorFlow，CUDA，vLLM，ComfyUI |
| Docker 支持 | 是 |
| SSH 访问 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 是 |
| API / 命令行界面 | 是 |
| 设置时间 | 秒 |
| Kubernetes 支持 | 否 |
| 业务条款 | |
| 最小承诺 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 类型2，HIPAA，GDPR，CCPA |
Vast.ai