Запуск за ~30 с
Образ закэширован заранее, порты проброшены, TLS терминирован — стек уже работает, пока вы дочитываете это предложение.
Шаблон · База и фреймворки · CUDA 12.1
Запустите TensorFlow на облачном GPU за 30 секунд
TensorFlow с поддержкой GPU, Keras и TensorBoard на проброшенном порту. TensorFlow с поддержкой GPU, Keras и TensorBoard на отдельном порту. Подходит для устаревших пайплайнов обучения, экспериментов с TF-Serving и курсов, где стандартом стал Keras. Сохраняйте модели на том — логи TensorBoard переживают перезапуски инстанса. От $0,074/ч на прерываемом RTX 3090.
Шаблон бесплатен
Вы платите только цену GPU: TensorFlow CUDA на RTX 3090 стоит $0,148/ч по требованию, $0,074/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 TensorFlow CUDA
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 3090 | 24 GB | $0,148 | $0,074 | Самый дешёвый вариант с 24 GB для классического обучения CNN/RNN. | Развернуть |
| Лучший | RTX 4090 | 24 GB | $0,354 | $0,177 | Тензорные ядра Ada ускоряют модели Keras со смешанной точностью. | Развернуть |
| Самый лучший | A100 PCIE | 80 GB | $0,388 | $0,194 | 80 GB для обучения большими батчами и инференса TF-TRT. | Развернуть |
Нужно больше VRAM? Полный каталог перечисляет все модели с доступностью в реальном времени — всего: 83; руководство по VRAM подбирает карту под модель.
Разверните TensorFlow CUDA через консоль, CLI или API
Откройте консоль, выберите шаблон в панели развёртывания, или сделайте это через скрипт:
- Консоль — отфильтруйте по GPU, выберите TensorFlow CUDA в списке шаблонов, задайте диск и переменные окружения, разверните.
- CLI — pip install lowcostgpu, затем команда справа. Справочник CLI.
- API — POST /v1/instances с "template": "tensorflow-cuda". Справочник REST API.
- Свой образ — подойдёт любая ссылка OCI; мы добавляем NVIDIA runtime. Документация по шаблонам.
$ lowcostgpu launch --gpu rtx-3090 --template tensorflow-cuda \
--disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# TensorFlow CUDA · RTX 3090 · $0,148/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this secondЧто внутри шаблона TensorFlow CUDA
| Образ | lowcostgpu/tensorflow:cuda12.1 |
|---|---|
| CUDA | CUDA 12.1 |
| Доступ | 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.
PyTorch на облачном GPU — Стандарт для обучения и исследований: PyTorch 2.6, cuDNN, JupyterLab и SSH из коробки.- 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
TensorFlow CUDA на облачном GPU: FAQ
Переменные окружения, порты и пользовательские образы описаны в документации по шаблонам.
Сколько стоит запустить TensorFlow CUDA на облачном GPU?
Только цена GPU — шаблон бесплатен. От $0,074/ч на прерываемом RTX 3090, $0,148/ч по требованию на RTX 3090. Тарификация посекундная, поэтому час экспериментов стоит час, а не день. Хранилище — $0,08/GB/мес.
Сколько времени занимает запуск TensorFlow CUDA?
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.
Какая версия TensorFlow установлена?
Актуальная GPU-сборка TensorFlow 2.x под CUDA 12.1 и соответствующий cuDNN. Закрепите другую версию через pip внутри инстанса или используйте свой образ.