Immagini OCI portabili
Fissa qualsiasi riferimento immagine compatibile da registro pubblico o privato e il suo comando di avvio.
Modelli di distribuzione
Configura una volta. Distribuisci allo stesso modo ogni volta.
Un template è una definizione di carico di lavoro privata e riutilizzabile: immagine Docker, comando di avvio, disco del container, volume locale, percorso di mount, porte esposte e variabili d'ambiente non segrete.
Baseline trasparente
Nessuna tassa extra
i record dei template sono limitati al workspace
Pod
Modalità GPU e cluster
Serverless
Modalità worker
3
NVIDIA · AMD · CPU
Regioni UE, storage crittografato e opzioni di isolamento di rete
Perché GPURento
Meno lavoro infrastrutturale. Più progresso del modello.
Configurazione runtime
Salva dimensioni disco, percorso di mount, porte HTTP/TCP e impostazioni di ambiente non sensibili.
Deployment ripetibili
Riutilizza un modello Pod durante la creazione di cluster così ogni nodo parte dalla stessa immagine.
Dal codice alla capacità
Un percorso pulito verso la produzione.
1
Scegli tipo di carico di lavoro
Crea un modello Pod GPU / Cluster o un modello worker Serverless.
2
Salva il runtime
Inserisci immagine, comando, dischi, porte e variabili d'ambiente non segrete.
3
Riutilizza e aggiorna
Seleziona il modello durante la creazione del cluster, modificalo in seguito o eliminalo senza rimuovere le risorse esistenti.
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"
})
})✓ Configurazione salvata nell'area di lavoro · stato di provisioning visibile
Incluso
Una piattaforma seria, non un wrapper sottile.
Ogni carico di lavoro ottiene la stessa API, identità, fatturazione e livello di osservabilità.
Proprietà del workspace privato
Tipi Pod e Serverless
Categorie NVIDIA, AMD e CPU
Docker image and start command
Dischi container e volume locale
Percorso di mount Linux
Porte HTTP e TCP
Variabili d'ambiente non segrete
Gli utenti possono creare template senza contattare le vendite?+
Configura le risorse direttamente nella dashboard. L’utilizzo prepagato consuma il credito del portafoglio; i noleggi mensili hanno un checkout separato.
I modelli allocano una GPU?+
No. Un template memorizza una configurazione riutilizzabile. Il calcolo viene allocato solo quando una risorsa viene creata da esso.
Le chiavi API dovrebbero essere archiviate in un template?+
No. Il campo ambiente è solo per valori non sensibili. Password, chiavi private e token API richiedono un secret store dedicato.
Un template può essere usato da un cluster?+
Sì. I template dei pod appaiono nel modulo di creazione del cluster e forniscono l'immagine utilizzata da ogni nodo.
Pronto quando lo sei