Запуск за ~30 с
Образ закэширован заранее, порты проброшены, TLS терминирован — стек уже работает, пока вы дочитываете это предложение.
Шаблон · База и фреймворки · CUDA 12.8
Запустите PyTorch на облачном GPU за 30 секунд
Стандарт для обучения и исследований: PyTorch 2.6, cuDNN, JupyterLab и SSH из коробки. PyTorch 2.6 с CUDA 12.8, cuDNN, torchvision и torchaudio, JupyterLab на проброшенном порте и SSH — окружение, которое нужно большинству исследовательского кода. Датасеты и чекпоинты хранятся на томе, поэтому инстанс остаётся одноразовым, а посекундная тарификация делает всё остальное. От $0,177/ч на прерываемом RTX 4090.
Шаблон бесплатен
Вы платите только цену GPU: PyTorch на RTX 4090 стоит $0,354/ч по требованию, $0,177/ч прерываемый, тарификация посекундная.
Тома для состояния
Модели, датасеты и результаты хранятся на томе по $0,08/GB/мес.; сам инстанс остаётся одноразовым.
Приватность по умолчанию
Выделенный GPU, зашифрованный диск, оплата криптой, без KYC, без сохранения IP-адресов — Jupyter и SSH с вашими собственными учётными данными.
Лучшие GPU для PyTorch
Три ценовых уровня, хорошо подходящих для этого шаблона, — Хороший, Лучший, Самый лучший. Подходит любая модель GPU из каталога; это оптимальные по цене варианты.
| Уровень | GPU | VRAM | По требованию | Прерываемые | Почему эта карта | Действие |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Хороший | RTX 4090 | 24 GB | $0,354 | $0,177 | 24 GB и тензорные ядра Ada: лучшая цена для экспериментов на одном GPU и запусков LoRA. | Развернуть |
| Лучший | A100 SXM4 | 80 GB | $0,468 | $0,234 | 80 GB HBM2e с NVLink для мульти-GPU обучения вплоть до 8× на одной машине. | Развернуть |
| Самый лучший | H100 SXM | 80 GB | $1,680 | $0,840 | FP8 и 3,35 TB/s для полного файнтюнинга и предобучения при минимальной стоимости шага. | Развернуть |
Нужно больше VRAM? Полный каталог перечисляет все модели с доступностью в реальном времени — всего: 83; руководство по VRAM подбирает карту под модель.
Разверните PyTorch через консоль, CLI или API
Откройте консоль, выберите шаблон в панели развёртывания, или сделайте это через скрипт:
- Консоль — отфильтруйте по GPU, выберите PyTorch в списке шаблонов, задайте диск и переменные окружения, разверните.
- CLI — pip install lowcostgpu, затем команда справа. Справочник CLI.
- API — POST /v1/instances с "template": "pytorch". Справочник REST API.
- Свой образ — подойдёт любая ссылка OCI; мы добавляем NVIDIA runtime. Документация по шаблонам.
$ lowcostgpu launch --gpu rtx-4090 --template pytorch \
--disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# PyTorch · RTX 4090 · $0,354/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this secondЧто внутри шаблона PyTorch
| Образ | lowcostgpu/pytorch:2.6-cuda12.8 |
|---|---|
| CUDA | CUDA 12.8 |
| Доступ | также собирается под ARM · shell по SSH · JupyterLab на проброшенном порту |
| Категория | База и фреймворки |
| Хранилище | NVMe-диск инстанса (размер задаётся при развёртывании) + опциональные сетевые тома |
| Биллинг | Только цена GPU, посекундно — без платы за шаблон, без платы за подключение |
Другие шаблоны категории База и фреймворки
NVIDIA CUDA на облачном GPU — Базовый образ CUDA без надстроек — драйверы, toolkit, SSH и Jupyter. Основа для сборки собственного стека.
TensorFlow CUDA на облачном GPU — TensorFlow с поддержкой GPU, Keras и TensorBoard на проброшенном порту.- PyTorch NGC на облачном GPU — Сборка PyTorch NGC от NVIDIA — доработанные ядра для datacenter-карт.
- NVIDIA RAPIDS на облачном GPU — Наука о данных с ускорением на GPU — cuDF, cuML, cuGraph в блокноте.
Универсальная студия приложений на облачном GPU — Лаунчер, объединяющий самые популярные AI-приложения на одном рабочем столе — выберите и запустите.- Все шаблоны: 37
PyTorch на облачном GPU: FAQ
Переменные окружения, порты и пользовательские образы описаны в документации по шаблонам.
Сколько стоит запустить PyTorch на облачном GPU?
Только цена GPU — шаблон бесплатен. От $0,177/ч на прерываемом RTX 4090, $0,354/ч по требованию на RTX 4090. Тарификация посекундная, поэтому час экспериментов стоит час, а не день. Хранилище — $0,08/GB/мес.
Сколько времени занимает запуск PyTorch?
Около 30 секунд с момента клика по кнопке «Развернуть»: образ заранее закэширован на машинах, порты проброшены, а TLS терминирован. Перезапуск остановленного инстанса быстрее, а диск остаётся точно таким, каким вы его оставили.
Можно ли сохранить модели и результаты между сессиями?
Да — подключите том при развёртывании. Всё на томе переживает уничтожение инстанса и монтируется на следующий инстанс в регионе за секунды, по цене $0,08/GB/мес. Сам диск инстанса переживает остановку/запуск, но не уничтожение.
Поддерживает ли это torch.compile и FSDP?
Да — образ включает соответствующую сборку Triton для torch.compile, а FSDP/DDP работают из коробки на мульти-GPU машинах (NCCL поверх NVLink там, где это поддерживает оборудование).