RTX 5090を時間単位でレンタル

スペックと価格

VRAM

32 GB

価格

$0.95/hr

在庫状況（ライブ）

2個利用可能

マルチGPU構成

1回

そこで何ができるか

すべてのインスタンスはワンクリックテンプレートから起動し、画像構築やドライバーの設定は不要です。

LLM(vLLM)を修了する

既製のモデルカード(gpt-oss、Qwen3.5および3.6、Qwen3 Coder)を展開するか、Hugging FaceのモデルIDを貼り付けてください。ローンチはモデルとこのGPUに合わせて自動設定されており、OpenAI互換エンドポイントとインスタンスビューに内蔵されたチャットページを提供します。

オラマでのランモデル

GGUF量子化を含む任意のオープンモデルを引き出し、Ollama APIを通じて利用してください。量子化された重みや、すでに知っているオラマの工具には良いです。

ジュピターラボ

CUDAのPyTorchノートブック環境で、ブラウザで数分で開かれます。

快適なUIです

ノードベースの画像およびビデオワークフローUIで、カスタムノードやモデルをインストールするマネージャーパネルがあります。

ウェブ端末

自分のDockerベースのワークロードとサービングスタックのために、インスタンスにブラウザバッシュシェルを組み込むことです。

GPU Cloudの仕組み

1. 構成を選ぶ

ライブカタログからGPU数とランタイムストレージターゲットを選択します。

2. テンプレートを選ぶ

JupyterLab、ComfyUI、vLLMモデルサーバー、またはブラウザのウェブ端末が数分で準備完了します。

3. つながり

ブラウザでワークロードを開くか、認証済みのEmpirioLabs connectエンドポイントから呼び出してください。

よくある質問

どのように請求されるのですか?

インスタンスが稼働中のみ、記載されている時間あたりのレートで秒単位です。展開時に速度が固定され、インスタンスを停止または破壊するとチャージは停止します。

何を使えますか?

ワンクリックテンプレートは、JupyterLabノートブック、ComfyUI、任意のHugging FaceモデルIDで対応できるvLLMモデル、そして自分のワークロード用のブラウザウェブターミナルに対応します。

今は入手可能ですか?

上記の事実はデプロイカタログからのライブ利用可能性を示しています。このGPUが在庫切れの際は、同様のVRAMを搭載した他のGPUがGPU Cloudページで入手可能です。

展開するモデルとチャットできますか?

はい。ワンクリックモデルのインスタンスは、インスタンスビューに直接チャットページを含み、サービスを受けたエンドポイントはあなたのコードからOpenAI互換で利用可能です。Ollama インスタンスは標準の Ollama API を公開します。

APIを通じてインスタンスを管理できますか?

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 Cloudのドキュメントお問い合わせ.