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Templates · 37 gepflegte Stacks

37 GPU-Templates: von „Bereitstellen“ zu funktionierendem Stack in 30 Sekunden

Jedes Template ist ein gepinntes, GPU-bereites Image mit zugeordneten Ports und eingebundenem Speicherplatz – offizielle Builds der Tools, die Sie bereits verwenden. Starten Sie PyTorch, servieren Sie mit vLLM, generieren Sie mit ComfyUI, fine-tunen Sie mit Axolotl – oder verweisen Sie uns auf Ihr eigenes Docker-Image.

In der Konsole durchsuchen Template-Dokumentation

Basis & Frameworks 6

LLM-Serving & Chat 9

Training & Fine-Tuning 5

Bildgenerierung 6

Videogenerierung 2

Audio & Sprache 3

Desktops & VMs 4

Spezialisiert 2

Eigenes Image mitbringen

Nichts Passendes dabei? Das Bereitstellungsformular akzeptiert jede OCI-Referenz – wir injizieren die NVIDIA-Runtime und führen Ihren Entrypoint unverändert aus.

  • Öffentliche oder private Registries (Zugangsdaten verschlüsselt gespeichert).
  • Ihre Ports, Umgebungsvariablen und Mount-Punkte für Volumes, festgelegt bei der Bereitstellung.
  • Nach Image-Tag gepinnt – eine erneute Bereitstellung ist im nächsten Monat byteidentisch.
bereitstellen – beliebiges Image
$ lowcostgpu launch --gpu l40s \
    --image ghcr.io/acme/trainer:v14 \
    --ports 8080 --disk 100
✓ instance i-4fd02b11 running (31.2s)

GPU-Templates: FAQ

Umgebungsvariablen, Ports und benutzerdefinierte Images in der Template-Dokumentation.

Was genau ist ein Template?

Ein gepflegtes Container-Image mit sinnvollen Standardwerten beim Start: offene Ports, Mount-Punkte für Volumes, Health-Checks und Umgebungsvariablen. Wählen Sie eines bei der Bereitstellung aus, überschreiben Sie, was Sie möchten, und die Instanz startet direkt in einen funktionierenden Stack – meist in etwa 30 Sekunden.

Kann ich stattdessen mein eigenes Docker-Image verwenden?

Ja – das Bereitstellungsformular akzeptiert jede öffentliche oder private OCI-Image-Referenz (Registry-Zugangsdaten werden pro Konto verschlüsselt gespeichert). Wir injizieren die NVIDIA-Runtime; Ihr Entrypoint bleibt unverändert.

Was bedeuten die Tags ARM, SSH, Jupyter und VM?

Sie zeigen, wie ein Template läuft: ARM = baut auch für ARM-Hosts, SSH = direkter Shell-Zugriff, Jupyter = ein Notebook-Server auf einem zugeordneten Port, VM = eine vollständige virtuelle Maschine statt eines Containers.

Kosten Templates extra?

Nein. Sie zahlen nur den GPU-Preis – eine ComfyUI-Session auf einer RTX 4090 kostet $0,354/Std., Template inklusive, abgerechnet pro Sekunde.

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