एक-क्लिक JupyterLab, ComfyUI, vLLM सर्विंग और वेब टर्मिनल टेम्प्लेट के साथ समर्पित GPU इंस्टेंस। प्रति सेकंड बिल किया जाता है, केवल तब जब उदाहरण चलता है, $0.65/hr से दरों पर।
बिलिंग प्रति सेकंड सूचीबद्ध प्रति घंटे की दर से चलती है, केवल तभी जब इंस्टेंस चल रही हो. GPU का परिनियोजन पृष्ठ खोलने के लिए उस पर क्लिक करें।
बिलिंग सूचीबद्ध प्रति घंटे की दर से प्रति सेकंड है, और केवल तभी जब इंस्टेंस चल रही हो। जब आप परिनियोजित करते हैं तो दर लॉक हो जाती है, और आवृत्ति को रोकने या नष्ट करने से शुल्क रुक जाता है।
One-click templates cover JupyterLab notebooks, ComfyUI, vLLM model serving (bring a Hugging Face model id), and a browser web terminal. You connect through the authenticated EmpirioLabs connect endpoint or call the workload through /v1/gpu/connect/{instance_id}/{path} on the API.
Yes. Everything the dashboard does is also available through the API: deploy, stop, and destroy instances under /v1/gpu on api.empiriolabs.ai, and reach the running workload through the connect endpoint. The full reference is in the GPU क्लाउड डॉक्स।.
रनटाइम स्टोरेज लक्ष्य 100 जीबी डिफ़ॉल्ट के साथ 300 से 150 जीबी तक होता है, जिसे प्रदर्शित प्रति घंटा मूल्य में बंडल किया जाता है।
एक EmpirioLabs खाता बनाएं, खोलें डैशबोर्ड में GPU क्लाउड, एक GPU और टेम्पलेट चुनें, और तैनात करें। बिलिंग क्रेडिट pay-as-you-go है।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।