이식 가능한 OCI 이미지
호환되는 공개 또는 개인 레지스트리 이미지 참조와 시작 명령을 고정하십시오.
GPURento를 선택하는 이유
인프라 작업은 줄이고 모델 진행은 늘리세요.
런타임 구성
디스크 크기, 마운트 경로, HTTP/TCP 포트 및 민감하지 않은 환경 설정을 저장합니다.
반복 가능한 배포
클러스터를 생성할 때 하나의 Pod 템플릿을 재사용하여 모든 노드가 동일한 이미지에서 시작되도록 하십시오.
코드에서 용량까지
프로덕션으로 가는 하나의 깔끔한 경로.
1
워크로드 유형 선택
GPU Pod / 클러스터 템플릿 또는 Serverless 작업자 템플릿을 생성합니다.
2
런타임 저장
이미지, 명령, 디스크, 포트 및 비밀 아닌 환경 변수를 입력하십시오.
3
재사용 및 업데이트
클러스터 생성 중에 템플릿을 선택하고, 나중에 편집하거나 기존 리소스를 제거하지 않고 삭제할 수 있습니다.
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"
})
})✓ 구성이 작업공간에 저장되었습니다 · 프로비저닝 상태 표시
포함됨
얇은 래퍼가 아닌 진지한 플랫폼.
모든 워크로드는 동일한 API, ID, 청구 및 관찰 가능성 계층을 얻습니다.
비공개 워크스페이스 소유권
Pod 및 서버리스 유형
NVIDIA, AMD 및 CPU 카테고리
Docker image and start command
컨테이너 및 로컬 볼륨 디스크
Linux 마운트 경로
HTTP 및 TCP 포트
비밀 아닌 환경 변수
사용자가 영업에 문의하지 않고 템플릿을 생성할 수 있나요?+
대시보드에서 리소스를 직접 구성하세요. 선불 이용은 지갑 잔액을 사용하며, 월간 대여는 별도 결제 절차를 이용합니다.
템플릿이 GPU를 할당합니까?+
아니요. 템플릿은 재사용 가능한 구성을 저장합니다. 컴퓨팅은 리소스가 생성될 때만 할당됩니다.
API 키를 템플릿에 저장해야 합니까?+
아니요. 환경 필드는 민감하지 않은 값 전용입니다. 비밀번호, 개인 키 및 API 토큰은 전용 비밀 저장소가 필요합니다.
템플릿을 클러스터에서 사용할 수 있나요?+
예. Pod 템플릿은 클러스터 생성 양식에 나타나며 모든 노드에서 사용하는 이미지를 제공합니다.
준비가 되면