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Vorab zwischengespeichertes Image, Ports zugeordnet, TLS terminiert – der Stack läuft, bevor Sie diesen Satz zu Ende gelesen haben.
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GPUs · On-Demand pro Stunde
Template · Training & Fine-Tuning · CUDA 12.9
Der AI-Toolkit-Trainer für Flux- und Diffusionsmodelle, mit einer Weboberfläche. Das AI Toolkit von Ostris ist der bevorzugte Trainer für Flux und neuere Diffusionsmodelle: LoRA-Training mit einer klaren YAML-Konfiguration, eine Web-UI zur Überwachung und Unterstützung für die neuesten Modell-Releases, noch bevor andere Tools nachziehen. Ab $0,177/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 4090.
Vorab zwischengespeichertes Image, Ports zugeordnet, TLS terminiert – der Stack läuft, bevor Sie diesen Satz zu Ende gelesen haben.
Sie zahlen nur den GPU-Preis: Ostris AI Toolkit auf einer RTX 4090 kostet $0,354/Std. On-Demand, $0,177/Std. unterbrechbar, abgerechnet pro Sekunde.
Modelle, Datensätze und Ausgaben liegen auf einem Datenträger für $0,08/GB/Monat; die Instanz bleibt austauschbar.
Dedizierte GPU, verschlüsselter Datenträger, Kryptozahlungen, ohne KYC, keine gespeicherten IPs – Jupyter und SSH hinter Ihren eigenen Zugangsdaten.
Drei Preisstufen, mit denen dieses Template gut läuft – gut, besser, am besten. Jedes Modell im Katalog funktioniert; dies sind die besten Preis-Leistungs-Optionen.
| Stufe | GPU | VRAM | On-Demand | Unterbrechbar | Warum diese Karte | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gut | RTX 4090 | 24 GB | $0,354 | $0,177 | Führt Flux-dev-LoRA-Training mit dem Low-VRAM-Flag aus. | Bereitstellen |
| Besser | RTX 5090 | 32 GB | $0,481 | $0,240 | 32 GB Spielraum für höhere Auflösungen. | Bereitstellen |
| Am besten | RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $0,981 | $0,490 | 96 GB für vollständige Fine-Tunes von Diffusionsmodellen. | Bereitstellen |
Mehr VRAM benötigt? Der vollständige Katalog listet alle 83 Modelle mit Verfügbarkeit in Echtzeit auf; der VRAM-Leitfaden ordnet Modelle den passenden Karten zu.
Wählen Sie das Template in der Bereitstellungsleiste der Konsole, oder erledigen Sie es per Skript:
$ lowcostgpu launch --gpu rtx-4090 --template ostris-ai-toolkit \
--disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# Ostris AI Toolkit · RTX 4090 · $0,354/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this second
| Image | lowcostgpu/ostris-ai-toolkit |
|---|---|
| CUDA | CUDA 12.9 |
| Zugang | SSH-Shell · JupyterLab auf einem zugeordneten Port |
| Kategorie | Training & Fine-Tuning |
| Speicherplatz | NVMe-Instanzdatenträger (Größe bei Bereitstellung festgelegt) + optionale Netzwerk-Volumes |
| Abrechnung | Nur GPU-Preis, pro Sekunde – keine Template-Gebühr, keine Einrichtungsgebühr |
Umgebungsvariablen, Ports und benutzerdefinierte Images werden in der Template-Dokumentation behandelt.
Nur der GPU-Preis – das Template ist kostenlos. Ab $0,177/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 4090, $0,354/Std. On-Demand auf einer RTX 4090. Es wird pro Sekunde abgerechnet, eine Stunde Herumprobieren kostet also eine Stunde, nicht einen Tag. Datenträger kosten $0,08/GB/Monat.
Etwa 30 Sekunden nach dem Klick auf „Bereitstellen“: Das Image ist auf den Hosts vorab zwischengespeichert, Ports sind zugeordnet und TLS wird für Sie terminiert. Der Neustart einer gestoppten Instanz ist schneller, und Ihr Datenträger ist genauso, wie Sie ihn verlassen haben.
Ja – fügen Sie bei der Bereitstellung einen Datenträger hinzu. Alles auf dem Datenträger übersteht das Löschen der Instanz und wird in Sekunden auf der nächsten Instanz in der Region eingebunden, für $0,08/GB/Monat. Der Instanzdatenträger selbst übersteht Stopp/Start, aber nicht das Löschen.
Ja – richten Sie den Datensatzpfad der Konfiguration auf den eingehängten Datenträger; Ausgaben und Samples landen auf demselben Datenträger, sodass beim Löschen der Trainer-Instanz nichts verloren geht.
Laden Sie in Krypto auf, vergleichen Sie uns mit Ihrem aktuellen Anbieter. Sekundengenaue Abrechnung, Festpreise ≥ 30 % unter dem Markt – kündigen Sie, indem Sie die Instanz einfach stoppen.