可移植 OCI 镜像
固定任何兼容的公共或私有注册表镜像引用及其启动命令。
为什么选择GPURento
更少的基础设施工作。更多的模型进展。
运行时配置
保存磁盘大小、挂载路径、HTTP/TCP 端口和非敏感环境设置。
可重复部署
创建集群时复用同一个 Pod 模板，以便每个节点从相同的镜像启动。
从代码到容量
通往生产的一条清晰路径。
1
选择工作负载类型
创建GPU Pod/集群模板或Serverless工作器模板。
2
保存运行时
输入镜像、命令、磁盘、端口和非秘密环境变量。
3
复用和更新
在集群创建期间选择模板，稍后编辑或删除它，而不会移除现有资源。
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"
})
})✓ 配置已保存到工作区 · 供应状态可见
已包括
严肃的平台，不是薄包装。
每个工作负载获得相同的API、身份、计费和可观测性层。
私有工作区所有权
Pod 和 Serverless 类型
NVIDIA、AMD 和 CPU 类别
Docker image and start command
容器和本地卷磁盘
Linux挂载路径
HTTP和TCP端口
非秘密环境变量
用户可以不联系销售就创建模板吗？+
直接在控制面板中配置资源。预付费使用从钱包余额中扣除；包月租赁使用独立的结账流程。
模板是否分配GPU？+
否。模板存储可重用的配置。仅当从模板创建资源时才分配计算。
API 密钥应存储在模板中吗？+
否。环境字段仅用于非敏感值。密码、私钥和API令牌需要专用的秘密存储。
模板可以被集群使用吗？+
是的。Pod模板出现在集群创建表单中，并提供每个节点使用的镜像。
随时准备就绪