Tragbare OCI-Images
Beliebige kompatible öffentliche oder private Registry-Image-Referenz und Startbefehl pinnen.
Bereitstellungsvorlagen
Einmal konfigurieren. Jedes Mal gleich bereitstellen.
Eine Vorlage ist eine private, wiederverwendbare Workload-Definition: Docker-Image, Startbefehl, Container-Datenträger, lokales Volume, Mount-Pfad, exponierte Ports und nicht-sekrete Umgebungsvariablen.
Transparente Baseline
Keine zusätzliche Gebühr
Vorlagendatensätze sind arbeitsbereichsbezogen
Pod
GPU- und Clustermodus
Serverlos
Worker-Modus
3
NVIDIA · AMD · CPU
EU-Regionen, verschlüsselter Speicher und Netzwerkisolationsoptionen
Warum GPURento
Weniger Infrastrukturarbeit. Mehr Modellfortschritt.
Laufzeitkonfiguration
Datenträgergrößen, Mount-Pfad, HTTP/TCP-Ports und nicht-sensitive Umgebungseinstellungen speichern.
Wiederholbare Bereitstellungen
Eine Pod-Vorlage bei der Cluster-Erstellung wiederverwenden, damit jeder Knoten vom selben Image startet.
Vom Code zur Kapazität
Ein sauberer Weg in die Produktion.
1
Workload-Typ wählen
Erstellen Sie eine GPU-Pod-/Cluster-Vorlage oder eine Serverless-Worker-Vorlage.
2
Laufzeit speichern
Geben Sie Image, Befehl, Datenträger, Ports und nicht geheime Umgebungsvariablen ein.
3
Wiederverwenden und aktualisieren
Wählen Sie die Vorlage bei der Cluster-Erstellung aus, bearbeiten Sie sie später oder löschen Sie sie, ohne vorhandene Ressourcen zu entfernen.
deploy.py
await fetch("/api/templates", {
method: "POST",
headers: { "content-type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
name: "pytorch-workspace",
workloadType: "pod",
category: "NVIDIA",
image: "pytorch/pytorch:2.6.0-cuda12.6-cudnn9-runtime",
startCommand: "sleep infinity",
containerDiskGb: 50,
volumeGb: 100,
volumeMountPath: "/workspace",
ports: "8888/http\n22/tcp",
environmentVariables: "NCCL_DEBUG=INFO"
})
})✓ Konfiguration im Arbeitsbereich gespeichert · Bereitstellungsstatus sichtbar
Enthalten
Eine ernsthafte Plattform, kein dünner Wrapper.
Jeder Workload erhält dieselbe API-, Identitäts-, Abrechnungs- und Beobachtbarkeitsebene.
Privater Workspace-Besitz
Pod- und Serverless-Typen
Kategorien NVIDIA, AMD und CPU
Docker image and start command
Container- und lokale Volume-Datenträger
Linux-Mount-Pfad
HTTP- und TCP-Ports
Nicht sensible Umgebungsvariablen
Können Benutzer Vorlagen ohne Vertriebskontakt erstellen?+
Konfigurieren Sie Ressourcen direkt im Dashboard. Vorausbezahlte Nutzung verbraucht Wallet-Guthaben; monatliche Mieten haben einen separaten Bezahlvorgang.
Weisen Vorlagen eine GPU zu?+
Nein. Eine Vorlage speichert eine wiederverwendbare Konfiguration. Compute wird nur zugewiesen, wenn eine Ressource daraus erstellt wird.
Sollen API-Schlüssel in einer Vorlage gespeichert werden?+
Nein. Das Umgebungsfeld ist nur für nicht sensible Werte gedacht. Passwörter, private Schlüssel und API-Tokens benötigen einen dedizierten Secret-Store.
Kann eine Vorlage von einem Cluster verwendet werden?+
Ja. Pod-Vorlagen erscheinen im Cluster-Erstellungsformular und stellen das Image bereit, das von jedem Knoten verwendet wird.
Bereit, wenn Sie es sind