デプロイ前の価格
選択したGPUと容量タイプが、作成前に表示される時間あたりのコンピュートレートを決定します。
GPUクラウド
単一のワークスペースからコンテナ化されたGPUインスタンスをデプロイします。
OCIイメージ、パリまたはフランクフルトのリクエストリージョン、永続ストレージ、キャパシティモード、リソース設定を選択し、ダッシュボードから構成を作成および管理します。
GPUハードウェアとカタログレートを比較透明なベースライン
$0.16/時間
NVIDIA RTX A5000 オンデマンド（〜から）
19
価格設定されたGPUモデル
OCI
コンテナイメージ
2
EUリクエストリージョン
1
ワークスペースコントロールプレーン
EUリージョン、暗号化ストレージ、ネットワーク分離オプション
GPURentoを選ぶ理由
インフラ作業を減らし、モデルの進歩を増やす。
コンテナイメージを持ち込む
OCIイメージ、永続ボリュームサイズ、リソース名を1つの再現可能な構成で使用します。
EUリージョンを選択
同じワークスペースから、要求された実行リージョンとしてパリまたはフランクフルトを選択してください。
コードからキャパシティへ
本番環境へのクリーンなパス。
1
キャパシティを選択
GPU、VRAM、リージョン、稼働時間ティア、総コストでフィルタリングします。
2
環境をアタッチ
テンプレートを選択するか、プライベートコンテナレジストリを指定してください。
3
ダッシュボードから作成
前払いリソースには、ゼロを超えるウォレット残高が必要です。最低額の$50は入金に適用されるもので、残りの残高に適用されるものではありません。
deploy.py
await fetch("/api/instances", {
method: "POST",
headers: { "content-type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
name: "training-h100",
gpuId: "h100-sxm",
region: "eu-west-par",
image: "pytorch/pytorch:2.6-cuda12.6",
capacityType: "on-demand",
volumeGb: 200
})
})✓ 設定はワークスペースに保存されました · プロビジョニング状態が表示されます
含まれています
薄いラッパーではなく、本格的なプラットフォーム。
すべてのワークロードは、同じAPI、ID、請求、可観測性レイヤーを取得します。
オンデマンドおよびスポットモード
価格設定済みのGPU構成19件
パリとフランクフルトのリージョン
リソースあたりの永続ボリュームサイズ
コンテナイメージ構成
ワークスペース所有権チェック
ウォレット資金ゲート
リソースと使用量レコード
クラウドGPUインスタンスとは何ですか？+
1つ以上のGPUへの直接アクセスを備えた専用のコンテナ化されたコンピュート環境です。イメージ、ライブラリ、ストレージ、公開サービスを制御します。
独自のDockerイメージを使用できますか？+
はい。リソースは、OCI互換のイメージ参照をストレージとリージョン設定とともに保存します。
インスタンス停止後も課金されるものは何ですか？+
コンピュートは停止しますが、永続ボリュームと予約済みIPはストレージまたは割り当て料金が発生し続ける可能性があります。コンソールには、デプロイ前に実行中と停止状態の両方の見積もりが表示されます。
どのGPUを選ぶべきですか？+
まずVRAMを使用し、次に予想スループットと予算を使用します。GPUディレクトリは、メモリ、アーキテクチャ、価格、推奨ワークロードを比較します。
いつでも準備完了