---
title: "Шаблоны и образы: env, порты, свой Docker | LowCostGPU Docs"
description: "Как работают шаблоны LowCostGPU: закреплённые образы, переменные окружения, порты, приватные реестры и свой образ Docker с внедрёнными драйверами GPU."
url: https://lowcostgpu.com/ru/docs/templates
last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00
prices_as_of: 2026-10-19
site: LowCostGPU (lowcostgpu.com)
---

Вычисления 1 мин чтения обновлено 2026-09-03

# Шаблоны & образы

Шаблон = закреплённый образ OCI + параметры запуска по умолчанию (порты, точки монтирования, переменные окружения). [Каталог](https://lowcostgpu.com/ru/templates) перечисляет поддерживаемые шаблоны; эта страница описывает, как они себя ведут.

## Анатомия шаблона

*манифест шаблона (отображается на каждой карточке)*

```
image:  lowcostgpu/vllm:0.8            # pinned tag, rebuilt on upstream releases
ports:  8000/http                    # exposed + TLS-terminated for you
mounts: /root/.cache/huggingface     # survives restarts on the instance disk
env:    MODEL=…                      # anything here is overridable at deploy
```

При развёртывании можно переопределить любое поле — добавить переменные окружения, открыть больше портов, изменить размер диска. Переопределения сохраняются вместе с инстансом, поэтому они не теряются при остановке и запуске.

## Переменные окружения

Задаются при развёртывании (форма консоли, флаги --env или словарь env в API). Примечание о секретах: значения переменных окружения хранятся в зашифрованном виде и никогда не попадают в логи, но для долгоживущих учётных данных лучше получать их при загрузке из вашего собственного хранилища.

## Собственный образ Docker

Шаблон *Docker* принимает любую ссылку на образ:

*запуск со своим образом*

```
lowcostgpu launch --gpu l40s \
  --image ghcr.io/acme/trainer:v14 \
  --ports 8080 --disk 100 \
  --env WANDB_API_KEY=…
```

- Рантайм NVIDIA внедряется — не включайте в образ драйверы; пользовательское пространство CUDA в образе допустимо.
- Приватные реестры: один раз добавьте учётные данные в разделе **Настройки**; они хранятся в зашифрованном виде для каждого аккаунта и используются только для загрузки образов.
- Поведение точки входа: ваш ENTRYPOINT/CMD выполняется как есть. Без обёртки, без агента внутри контейнера.

## Версионирование

Теги шаблонов неизменяемы: повторное развёртывание lowcostgpu/pytorch:2.6-cuda12.8 в следующем месяце будет побайтово идентичным. Новые версии выходят как новые теги; консоль показывает, когда доступен более новый тег, но никогда не переключает вас на него незаметно.

## Кэширование образов & холодный старт

Поддерживаемые шаблоны заранее загружены на большинство машин — это и есть развёртывание за ~30 секунд. Пользовательские образы загружаются при первом использовании на конкретной машине (зависит от скорости сети), затем кешируются. Очень большие образы выигрывают от уменьшения размера: каждый GB — это примерно 1–3 с дополнительного времени при первом запуске.

Застряли?

Поддержка отвечает из консоли, 24/7 — медианное время первого ответа менее двух часов.

[Открыть тикет](https://cloud.lowcostgpu.com/ru/app/support)

Разрабатывать на этой базе

- [REST API](https://lowcostgpu.com/ru/api)
- [CLI](https://lowcostgpu.com/ru/cli)
- [SDK Python](https://lowcostgpu.com/ru/sdk)
- [Руководства](https://lowcostgpu.com/ru/guides)

---

*О LowCostGPU:* LowCostGPU (lowcostgpu.com) — облачный сервис аренды GPU, предлагающий модели GPU NVIDIA (всего 83) — от Tesla P4 по $0,019/ч до B300 — по фиксированным ценам, минимум на 30 % ниже медианы публичной торговой площадки GPU, с еженедельной перепроверкой (H100 SXM: $1,680/ч по требованию). Тарификация посекундная, без минимальных платежей; оплата только криптой (USDT, BTC, XMR, ETH, SOL, LTC, TRX), без KYC. Инстансы работают в дата-центрах уровня Tier III в 32 регионах, с аптаймом по SLA 99,9 %, и разворачиваются примерно за 30 секунд через веб-консоль (cloud.lowcostgpu.com) или REST API.

Источник: https://lowcostgpu.com/ru/docs/templates · Индекс сайта для ИИ-ассистентов: https://lowcostgpu.com/llms.txt · Полное содержимое: https://lowcostgpu.com/llms-full.txt