EmpirioLabs AI पर समर्पित RTX 4090 क्लाउड GPU डिप्लॉय करें। JupyterLab, ComfyUI, vLLM सर्विंग और वेब टर्मिनल के वन-क्लिक टेम्पलेट, बिलिंग सिर्फ़ इंस्टेंस चलने तक, सेकंड के हिसाब से।
रनटाइम स्टोरेज को प्रति घंटा मूल्य में शामिल किया जाता है और इंस्टेंस नष्ट होने पर मिटा दिया जाता है। सत्रों के बीच फ़ाइलों को रखने के लिए, $0.18 प्रति जीबी-माह पर एक लगातार वॉल्यूम संलग्न करें, जब तक वॉल्यूम मौजूद है, तब तक प्रति सेकंड बिल किया जाता है, जिसमें कोई GPU नहीं चल रहा होता है।
RTX 4090 डिप्लॉय करेंप्रत्येक इंस्टेंस एक-क्लिक टेम्पलेट से लॉन्च होता है, जिसमें कोई छवि निर्माण या ड्राइवर सेटअप नहीं होता है:
स्टार्टअप सहित आपके GPU को आवंटित किए जाने के क्षण से सूचीबद्ध प्रति घंटा की दर से प्रति सेकंड जब तक आप इंस्टेंस को रोक या नष्ट नहीं कर देते। जब आप तैनात करते हैं तो दर लॉक हो जाती है, और इंस्टेंस को रोकने या नष्ट करने से चार्ज बंद हो जाता है।
एक-क्लिक टेम्पलेट JupyterLab नोटबुक, ComfyUI, vLLM मॉडल को कवर करते हैं, जो किसी भी हगिंग फेस मॉडल आईडी के साथ काम करते हैं, और आपके अपने कार्यभार के लिए एक ब्राउज़र वेब टर्मिनल।
ऊपर दिए गए तथ्य परिनियोजन कैटलॉग से लाइव उपलब्धता दिखाते हैं। जब यह GPU स्टॉक से बाहर हो जाता है, तो समान VRAM वाले अन्य GPU आमतौर पर GPU Cloud पेज पर उपलब्ध होते हैं।
हाँ। एक-क्लिक मॉडल इंस्टेंस में इंस्टेंस दृश्य पर एक चैट पेज शामिल होता है, और परोसा गया एंडपॉइंट आपके कोड से उपयोग के लिए OpenAI-संगत होता है। ओलामा उदाहरण मानक ओलामा एपीआई को उजागर करते हैं।
Yes. Deploy, stop, and destroy instances under /v1/gpu on api.empiriolabs.ai, and reach the running workload through the authenticated EmpirioLabs connect endpoint. The full reference is in the GPU क्लाउड डॉक्स।.
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