बादल GPU रेंटल - रेंट जीपीयू बनाने और ट्रेन करने के लिए एआई/एमएल मॉडल

GPU और सिस्टम संसाधन चुनें। आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर का चयन करें: Docker, जुपेटर, Tensorflow, pyTorch, ubuntu या कुछ और।
अब आप दोनों को किराए पर ले सकते हैं GPUसंचालित Docker उदाहरण और पूर्ण आभासी निजी सर्वर (VPS)। हमारा प्लेटफ़ॉर्म उच्च प्रदर्शन एआई तक पहुंच सुनिश्चित करता है GPU होस्टिंग।

हम अपने लिए प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण की पेशकश पर गर्व करते हैं GPU बादल सेवाएं। चाहे आप एक छोटी परियोजना पर काम कर रहे हों या बड़े पैमाने पर एआई वर्कलोड को स्केल कर रहे हों, हमारे पास आपके बजट के अनुरूप विकल्प हैं:

GPU मॉडल

RTX A2000

6 GB

0.05 $/घंटा से

RTX 3060

12 GB

0.05 $/घंटा से

RTX A4000

16 GB

0.09 $/घंटा से

RTX 4060Ti

16 GB

0.09 $/घंटा से

RTX 4090

24 GB

0.30 $/घंटा से

RTX 5090

32 GB

0.45 $/घंटा से

RTX PRO 6000 blackwell

96 GB

1.50 $/घंटा से

अन्य मॉडल, हमसे संपर्क करें

एक पे-ए-यू-गो मॉडल के साथ, आप केवल अपने समय के लिए भुगतान करते हैं GPU सर्वर चल रहा है। कोई छिपी हुई फीस, कोई दीर्घकालिक प्रतिबद्धता नहीं-बस लचीला GPU किराये यह आपकी जरूरतों के साथ बढ़ता है।

एक अलग जरूरत है GPU या बड़ी मात्रा? बस हमारी समर्थन टीम तक पहुंचें!

हमारे GPU के बारे में और जानें

Docker GPU अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए एक बढ़िया विकल्प है, लेकिन अगर आपको एक पूर्ण ऑपरेटिंग सिस्टम की आवश्यकता है, तो आप किराए पर ले सकते हैं VPS साथ GPU। यहाँ दो विकल्पों की तुलना है:

	VPS GPU (जल्दी पहुँच)	Docker GPU
वर्चुअलाइजेशन का प्रकार	पूर्ण (सर्वर/पीसी की तरह)	सीमित पहुंच वाला कंटेनर
Ubuntu OS	हाँ (पूर्ण)	हां (सेवाओं तक सीमित पहुंच वाला कंटेनर)
खिंचाव OS	बहुत जल्द ही
किसी भी समय रोकने/शुरू करने की क्षमता		नेटवर्क स्टोरेज में फ़ाइलों को छोड़कर डेटा खो जाता है
लगातार तंत्र ड्राइव		किराया समाप्त होने पर हटा दिया गया
के बीच स्विच करना आसान है GPU मॉडल और GPU गिनती करना
अतिरिक्त लगातार नेटवर्क भंडारण	जल्द ही
समर्पित जनता IP पता	हाँ (सभी बंदरगाह खुले)	नहीं (केवल यादृच्छिक अग्रेषित बंदरगाह)
कोई भी सॉफ्टवेयर चलाएं		सीमित (docker टेम्प्लेट)
Ssh अभिगम
GUI ऐप्स चला सकते हैं (RDP/VNC के माध्यम से)
Docker अंदर Docker (नेस्टेड Docker)
तेजी से स्टार्टअप समय	तेजी से (पिछले राज्य के साथ)	टेम्पलेट पर निर्भर करता है (आमतौर पर धीमा)
उत्पादन कार्यभार के लिए आदर्श	हाँ (हार्डवेयर विफलता के मामले में आप इसे किसी अन्य सर्वर पर चला सकते हैं)	नहीं (हार्डवेयर की विफलता के मामले में, कोई बैकअप नहीं है)

वर्चुअल प्राइवेट सर्वर किराए पर लेना GPU (VPS GPU) पर SimplePod.ai कुछ क्लिक दूर है - बस चुनें GPU प्रकार और मात्रा, पूर्वनिर्धारित छवियों में से एक, ssh कुंजी, डिस्क आकार, रन पर क्लिक करें और अपना आनंद लें किराए पर दिया हुआ VPS GPU।

आपको एक नियमित पीसी पर अपने उपकरण और वातावरण स्थापित करें

पूर्ण संचालन तंत्र (Ubuntu, जल्द ही खिड़कियों के साथ)

किसी भी समय सर्वर शुरू करें और बंद करें - आपका ड्राइव संरक्षित है!

जब सर्वर को रोक दिया जाता है, आप केवल डिस्क के लिए भुगतान करते हैं

को बदलें GPU किसी भी समय GPU की मॉडल या संख्या

जनता IP सभी बंदरगाहों के साथ पता खुला
(टिप्पणी: IP प्रत्येक स्टार्ट पर बदल सकते हैं - स्थैतिक IP समर्थन आ रहा है)

किराए पर GPU उदाहरण SimplePod.ai त्वरित और सीधा है। अपने साथ आरंभ करने के लिए इस वीडियो का पालन करें Docker GPU किराये।लिखित गाइड देखें

दौड़ना पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए वातावरण जैसे कि ज्यूपर या PyTorch, और सीधे काम करने के लिए जाओ।

Docker कंटेनरों तुरंत शुरू करें - एक पूरे का इंतजार नहीं OS बूट करने के लिए।

के साथ छवियों का उपयोग करें पूर्वनिर्धारित ढांचे पसंद TensorFlow, PyTorch, और जुपिटर।

Docker कंटेनर कम संसाधनों का उपयोग करते हैं, अधिक देना GPU अपने कार्यभार के लिए शक्ति।

के लिए आदर्श त्वरित रन, परीक्षण, या एक-बंद नौकरियां उसे लगातार भंडारण की आवश्यकता नहीं है।

कुछ भी चलाएं जो एक कंटेनर में काम करता है - जुपिटर नोटबुक से लेकर पूर्ण एआई पाइपलाइनों तक।

हमारा मंच बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है किराए पर GPU सर्वर जितना संभव हो उतना सहज और कुशल। जब आप चुनते हैं तो यहां आपको क्या मिलेगा SimplePod.ai:

में उदाहरण अनुभाग खोजें SimplePod डैशबोर्ड, जहां आप उदाहरण खरीद सकते हैं।

उपलब्ध बादल ब्राउज़ करें GPU सर्वर

हमारा स्वच्छ और सहज ज्ञान युक्त इंटरफ़ेस आपको उपलब्ध जीपीयू के माध्यम से जल्दी से ब्राउज़ करने की अनुमति देता है। चयन करने के लिए उन्नत फ़िल्टर का उपयोग करें:

इच्छित GPU नमूना।
मेमोरी का आकार।
सिस्टम प्रदर्शन विनिर्देश।
मूल्य निर्धारण विकल्प।

यह सुनिश्चित करता है कि आप अपने लिए आदर्श सेटअप खोजें क्लाउड में ऐ सेकंड में परियोजनाएं।

एक नया छवि टेम्प्लेट बनाने के लिए फॉर्म, मेरे इंस्टेंस सेक्शन से एक्सेस किया गया SimplePod डैशबोर्ड।

AI/ML वातावरण के लिए पूर्व -कॉन्फ़िगर सिस्टम सॉफ़्टवेयर GPU बादल

विभिन्न एआई और विकास कार्यों के लिए आदर्श पूर्व-कॉन्फ़िगर सिस्टम सॉफ्टवेयर के चयन से चुनकर जल्दी से शुरू करें:

TensorFlow: प्रशिक्षण मशीन सीखने के मॉडल के लिए आदर्श।
PyTorch: गहरी सीखने के लिए एक गो-टू टूल।
स्थिर-प्रसार: पाठ विवरण से उच्च गुणवत्ता वाली छवियों को उत्पन्न करने के लिए आदर्श।
Llama: एक शक्तिशाली भाषा मॉडल प्राकृतिक भाषा समझ और पीढ़ी के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Ollama: अपनी मशीन पर स्थानीय रूप से बड़ी भाषा मॉडल चलाएं।
Koboldcpp: न्यूनतम सिस्टम संसाधनों का उपयोग करके कुशलता से एआई भाषा मॉडल का संचालन करें।

AI/ML वातावरण के लिए पूर्व -कॉन्फ़िगर सिस्टम सॉफ़्टवेयर GPU बादल

अतिरिक्त उपकरण और विशेषताएं

अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर विकल्पों के साथ अपने वर्कफ़्लो को बढ़ाएं:

Ubuntu: एक विश्वसनीय और स्थिर ऑपरेटिंग सिस्टम।
जुपिटर नोटबुक: इंटरैक्टिव कोडिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए बिल्कुल सही।
पाठ-से-भाषण उपकरण: लिखित पाठ को आसानी से बोले गए शब्दों में परिवर्तित करें।
अन्य अनुप्रयोगों की एक विविध श्रेणी बनाया गया Docker, लचीलापन और अनुकूलनशीलता प्रदान करना।

कुछ ही क्लिकों के साथ, आप अपनी परियोजनाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए इनमें से किसी भी वातावरण को तैनात कर सकते हैं।

में मेरे उदाहरण अनुभाग SimplePod डैशबोर्ड, जहां आप अपने उदाहरणों की निगरानी कर सकते हैं।

मॉनिटर और अपने क्लाउड का प्रबंधन करें GPU सर्वर

हमारा प्लेटफ़ॉर्म उन सभी उपकरणों को प्रदान करता है जिन्हें आपको अपने नियंत्रण में रहने की आवश्यकता है GPU बादल पर्यावरण:

इंटरफ़ेस के माध्यम से सीधे बैच कमांड निष्पादित करें।
विस्तृत उदाहरण निगरानी के लिए एकीकृत टैब खोलें।
अपने संसाधनों को अनुकूलित करने के लिए मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर सहित रियल-टाइम सिस्टम उपयोग की जाँच करें।

उदाहरण विवरण अनुभाग में SimplePod डैशबोर्ड, जहां आप अपने सर्वर का प्रबंधन कर सकते हैं।

अपने किराए पर लें GPU सर्वर

अपने किराए पर नियंत्रित करें GPU सर्वर सहजता से:

तक पहुंच वेब कंसोल विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन और प्रबंधन के लिए।
कभी भी अपने उदाहरण को रोकें या पुनरारंभ करें।
डैशबोर्ड के माध्यम से सक्रिय सर्वर और संसाधन की खपत पर नज़र रखें।

यह लचीलापन आपके लिए सुनिश्चित करता है GPU किराये अनुभव चिकनी और अनुकूलनीय है।

एकीकृत Jupyter नोटबुक पर GPU बादल

डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के लिए, जुपिटर नोटबुक पूरी तरह से हमारे मंच में एकीकृत है। यहां बताया गया है कि यह आपके काम को कैसे सरल करता है:

रन और टेस्ट मशीन लर्निंग कोड इंटरैक्टिवली।
अपने काम करते समय वास्तविक समय में डेटा की कल्पना करें GPU बादल पर्यावरण।
एक एकल, उपयोगकर्ता के अनुकूल कार्यक्षेत्र में कोड, पाठ और विज़ुअल्स को मिलाएं।

Jupyter नोटबुक आपके सुव्यवस्थित करने के लिए एकदम सही है बादल एआई वर्कफ़्लोज़ और बूस्टिंग प्रोडक्टिविटी।

दृढ़ता संस्करणों की छवि और संपादन टेम्पलेट में दृढ़ता वॉल्यूम अनुभाग SimplePod चकरानेवाला

उच्च गति लगातार नेटवर्क भंडारण

अपने बड़े मॉडल को एक स्थान पर स्टोर करें, जिसमें फास्ट नेटवर्क स्टोरेज 25 तक पहुंचे Gb/s पढ़ें/लिखें प्रदर्शन:

एक साथ एक या कई उदाहरणों पर माउंट करें
25 Gb/एस हाई-स्पीड रीड/राइट नेटवर्क स्टोरेज
उदाहरणों को रोकने पर भी अपने स्टोरेज तक पहुंचें

इंस्टेंसेस/होस्ट की छवि उप -विवरण में उपपदंड Simplepod डैशबोर्ड शीर्ष पर चार्ट डेटा टूलटिप के साथ चार्ट दिखा रहा है

अपने क्लाउड के ग्राफिकल आँकड़े GPU प्रयोग

आसानी से निगरानी करें कि आपके संसाधनों का उपयोग वास्तविक समय और ऐतिहासिक आंकड़ों के साथ कैसे किया जा रहा है, जिसमें शामिल हैं GPU उपयोग, वीआरएएम, सिस्टम मेमोरी, सीपीयू और डिस्क गतिविधि:

वास्तविक समय उपयोग चार्ट
प्रत्येक बिंदु पर सटीक मूल्यों के साथ टूलटिप्स
एकाधिक चार्ट टाइमस्केल

नया बादल GPU जल्द ही आने वाली विशेषताएं

हम नई सुविधाओं पर कड़ी मेहनत कर रहे हैं! जल्द ही सबसे अधिक अनुरोधित लोगों की अपेक्षा करें:

उदाहरण को रोकने और जीपीयू के लिए भुगतान नहीं करने की क्षमता
बैकअप और किसी भी अन्य GPU पर उदाहरण को पुनर्स्थापित करें

एक सुविधा याद आ रही है? हमें बताएं !

सभी सुविधाओं की जाँच करें

SimplePod बनावट GPU किराया आसान। आपकी आवश्यकताएं जो भी हो, हम उपकरण को दोहन करने के लिए प्रदान करते हैं बादल एआई। अपना चुनें GPU सर्वर, अपना सॉफ़्टवेयर सेट करें, और मिनटों में प्रोजेक्ट लॉन्च करें। आज हमसे जुड़ें और पता करें कि कितना सहज है क्लाउड में ऐ हो सकता है।

बादल GPU रेंटल - रेंट जीपीयू बनाने और ट्रेन करने के लिए एआई/एमएल मॉडल

लचीला GPU किराये का मूल्य निर्धारण

तुलना करना VPS GPU बनाम Docker GPU

वर्चुअल प्राइवेट सर्वर को कैसे किराए पर लें GPU (VPS GPU)

के लाभ VPS जीपीयूएस

अपना चुनें OS

किसी भी समय शुरू करें और रोकें

केवल डिस्क के लिए भुगतान करें

परिवर्तन GPU किसी भी समय

जनता IP पता

कैसे किराए पर Docker GPU अपने एआई/एमएल परियोजनाओं के लिए

का लाभ Docker जीपीयूएस

त्वरित शुरुआत

पूर्वनिर्धारित वातावरण

हल्के और कुशल

छोटे कार्यों के लिए बिल्कुल सही

लचीला सॉफ्टवेयर विकल्प

बादल GPU कम्प्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म सुविधाएँ