ポータブルOCIイメージ
互換性のある公開またはプライベートレジストリのイメージリファレンスとその開始コマンドを固定します。
デプロイテンプレート
一度構成すれば、毎回同じようにデプロイできます。
テンプレートは、Dockerイメージ、開始コマンド、コンテナディスク、ローカルボリューム、マウントパス、公開ポート、非秘密環境変数を含む、プライベートで再利用可能なワークロード定義です。
透明なベースライン
追加料金なし
テンプレートレコードはワークスペーススコープです
Pod
GPUとクラスターモード
サーバーレス
ワーカーモード
3
NVIDIA · AMD · CPU
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。
ランタイム構成
ディスクサイズ、マウントパス、HTTP/TCPポート、機密性の低い環境設定を保存します。
再現可能なデプロイメント
クラスター作成時に1つのPodテンプレートを再利用して、すべてのノードが同じイメージから起動するようにします。
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
ワークロードタイプを選択
GPU Pod / クラスターテンプレートまたはサーバーレスワーカーテンプレートを作成します。
2
ランタイムを保存
イメージ、コマンド、ディスク、ポート、非秘密環境変数を入力します。
3
再利用と更新
クラスター作成時にテンプレートを選択し、後で編集するか、既存のリソースを削除せずに削除できます。
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"
})
})✓ 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。
プライベートワークスペース所有権
PodおよびServerlessタイプ
NVIDIA、AMD、CPUカテゴリ
Docker image and start command
コンテナとローカルボリュームディスク
Linuxマウントパス
HTTPおよびTCPポート
非秘密環境変数
ユーザーはセールスに連絡せずにテンプレートを作成できますか？+
リソースはダッシュボードで直接設定できます。前払い利用ではウォレット残高を使用し、月額レンタルでは別の決済手続きを利用します。
テンプレートはGPUを割り当てますか？+
いいえ。テンプレートは再利用可能な設定を保存します。コンピュートは、リソースがそこから作成された場合にのみ割り当てられます。
APIキーをテンプレートに保存すべきですか？+
いいえ。環境フィールドは非機密値のみを対象としています。パスワード、秘密鍵、APIトークンは専用のシークレットストアが必要です。
テンプレートはクラスターで使用できますか？+
はい。ポッドテンプレートはクラスター作成フォームに表示され、すべてのノードで使用されるイメージを提供します。
いつでも準備完了