11. November 2026 · VRAMfarm-Team
Was mit Ihren Dateien passiert, wenn Sie einen GPU-Server stoppen, und wie Sie sie behalten
Sie stoppen den Server, starten am nächsten Tag einen neuen, und die LoRA, die Sie trainiert haben, ist weg. Das passiert, weil die Festplatte eines GPU-Servers in dem Moment gelöscht wird, in dem Sie ihn stoppen. Die einzige Ausnahme bei VRAMfarm ist der Ordner /workspace: Klicken Sie auf Speichern und stoppen, dann wird er für 0,03 € pro GB und Monat aufbewahrt und auf Ihrem nächsten Server wiederhergestellt, egal welche Karte Sie wählen. Alles andere, unter jedem anderen Pfad, ist weg.
Was beim Stoppen gelöscht wird
Ein Server ist hier ein Container auf einer Maschine, die einem geprüften Anbieter gehört. Wenn Sie stoppen, geht die Maschine an den Anbieter zurück, und ihre Festplatte wird gelöscht. Einen Zustand „gestoppt, aber aufbewahrt“ gibt es nicht; es bleibt also nichts, was sich neu starten ließe, und nichts, wofür Sie zahlen.
Was übrig bleibt, hängt davon ab, welchen Button Sie drücken und wo die Datei lag:
| Was | Stoppen | Speichern und stoppen |
|---|---|---|
Ihre Dateien in /workspace (Ergebnisse, LoRAs, Datensätze, Notebooks, eigene Modelle) |
Gelöscht | Behalten |
ComfyUI-Ordner output, Workflows und Ordner der Custom Nodes (in /workspace/ComfyUI) |
Gelöscht | Behalten |
| Basismodelle der fertigen Apps (Gewichte von Flux, Wan, Qwen-Image) | Gelöscht | Nicht gespeichert, die App lädt sie neu herunter |
Mit pip installierte Python-Pakete, Systempakete aus apt |
Gelöscht | Gelöscht |
Hugging-Face-Cache in ~/.cache |
Gelöscht | Gelöscht, außer Sie verschieben ihn nach /workspace |
Alles in /root, /tmp oder anderen Pfaden |
Gelöscht | Gelöscht |
| Server, die mit Ihrem eigenen Docker-Image gestartet wurden | Gelöscht | Speichern noch nicht verfügbar |
Zwei Zeilen dieser Tabelle sorgen für die meisten Überraschungen.
Basismodelle werden absichtlich übersprungen. Die 17 GB von Flux oder die 70 GB von Wan 2.2 14B sind öffentliche Dateien. Die App lädt sie bei jedem Start selbst herunter; sie zu speichern würde nur eine monatliche Gebühr für Dateien bedeuten, die Sie jederzeit wieder bekommen. Ihre eigenen Checkpoints und LoRAs, die niemand sonst hat, werden gespeichert.
Pakete liegen außerhalb von /workspace. Custom Nodes kommen als Ordner zurück, die Python-Bibliotheken, die sie installiert haben, aber nicht. Legen Sie ein kurzes Setup-Skript in /workspace ab, etwa pip install -r /workspace/requirements.txt, und führen Sie es nach jedem Start aus. Für Downloads von Hugging Face setzen Sie vor dem Download HF_HOME=/workspace/hf, damit der Cache im gespeicherten Ordner landet.
So funktioniert der gespeicherte Ordner
Wenn Sie auf Speichern und stoppen klicken, lädt der Server /workspace in einen Speicher hoch, der nicht an die Maschine gebunden ist, prüft, ob der Upload vollständig ist, und stoppt erst dann. Die Minuten für den Upload werden als Teil der Sitzung abgerechnet, meist ein paar. Scheitert der Upload, läuft der Server weiter, damit Sie nichts verlieren, und Sie bekommen eine Benachrichtigung; er wird weiter abgerechnet, bis Sie ihn stoppen.
Beim nächsten Start bietet das Dashboard an, den Ordner wiederherzustellen; die Größe steht neben dem Kästchen, das standardmäßig aktiviert ist. Der Ordner kommt zurück, bevor die App startet, ComfyUI sieht Ihre LoRAs und Workflows also gleich beim Öffnen. Der neue Server kann eine andere Karte haben: auf einer RTX 3090 speichern, auf einer RTX 4090 oder einer H100 weitermachen. Das heißt auch, dass eine belegte Maschine Ihre Dateien nicht als Geisel nehmen kann. Ihr Ordner steckt nicht bei einem Anbieter fest, dessen GPU inzwischen jemand anderes gemietet hat.
Der Speicher kostet 0,03 € pro GB und Monat und wird täglich abgerechnet, jeden Tag ein Dreißigstel des Monatsbetrags. Sie können den Ordner jederzeit im Dashboard löschen, dann endet die Abrechnung.
Modelle behalten oder neu herunterladen?
Bei dieser Frage geht es um echtes Geld. Bytes auf eine neue Maschine zu bringen ist Traffic, abgerechnet zum Tarif dieser Maschine, den Sie vor dem Start sehen. Auch das Wiederherstellen eines gespeicherten Ordners ist Traffic. Eine Datei zu speichern spart Ihnen also nicht den Traffic. Es spart Ihnen Zeit und bewahrt Dateien, die Sie nicht erneut herunterladen können.
Nehmen Sie 70 GB Modelle, die Sie selbst von Hugging Face heruntergeladen haben, etwa für einen eigenen Video-Workflow im leeren ComfyUI.
Variante A: im gespeicherten Ordner behalten. Der Speicher kostet 70 × 0,03 € im Monat, ob Sie einmal oder zwanzigmal starten. Jeder Start zahlt außerdem den Traffic für die Wiederherstellung von 70 GB, und Sie warten, während kopiert wird.
Variante B: jedes Mal neu herunterladen. Keine Speichergebühr. Jeder Start zahlt den Traffic für 70 GB von Hugging Face, plus die GPU-Minuten, die Sie warten. Auf einer schnellen Maschine dauern 70 GB etwa 10–15 Minuten. Auf einer L40S mit 48 GB kostet dieses Warten etwa 0,27 € pro Start.
Beim Traffic hebt es sich ungefähr auf: Bei einem typischen Tarif von etwa einem Cent pro GB oder weniger kosten 70 GB so oder so deutlich unter einem Euro. Der Unterschied liegt zwischen dem festen monatlichen Speicher und den Minuten fürs erneute Herunterladen. Die Wiederherstellung aus dem Speicher ist nicht immer schneller als Hugging Face; bei öffentlichen Gewichten gewinnt deshalb meist Variante B, besonders wenn Sie ein paar Mal im Monat starten.
| Was es ist | Speichern? |
|---|---|
| LoRAs, die Sie trainiert haben, feinabgestimmte Checkpoints | Ja, es gibt sie nirgendwo sonst |
| Ergebnisse, Renderings, erzeugte Datensätze | Ja, oder auf Ihren Computer herunterladen |
| Angepasste Workflows, Konfigurationen, Skripte, Notebooks | Ja, sie sind winzig |
| Modelle von Links, die verschwinden können (manche Civitai-Dateien, zugangsbeschränkte Repos) | Ja |
Öffentliche Gewichte, die Sie mit einem einzigen wget- oder hf download-Befehl holen |
Meist nein |
| Basismodelle der fertigen Apps | Nicht nötig, werden automatisch übersprungen |
Wenn Ihr Guthaben bei null ankommt
Server laufen von Ihrem Prepaid-Guthaben. Wird es knapp, warnen wir Sie im Dashboard und per E-Mail, auch wenn weniger als eine Stunde Laufzeit übrig ist. Ist das Guthaben aufgebraucht, stoppt der Server.
Ein Stopp wegen des Guthabens ist ein gewöhnlicher Stopp: Es bleibt keine Zeit, den Ordner hochzuladen, also wird die Serverfestplatte gelöscht. Ein früher gespeicherter Ordner ist davon nicht betroffen. Er bleibt im Speicher und wird weiter täglich abgerechnet. Bleibt das Guthaben bei null, benachrichtigen wir Sie und bewahren den Ordner 30 Tage auf, dann löschen wir ihn. Laden Sie auf, und er ist für Ihren nächsten Server da.
Langer Job, unsicheres Guthaben? Laden Sie vor dem Start auf und halten Sie alles Wichtige unterwegs gespeichert oder kopiert.
Wenn eine Maschine mitten im Job ausfällt
Die Anbieter sind geprüft, aber Hardware fällt trotzdem ab und zu aus. Geht eine Maschine offline, endet die Abrechnung ab dem Moment, in dem die Maschine weg war, nicht erst, wenn es jemand bemerkt hat, und Sie bekommen eine Benachrichtigung.
Die Festplatte der Maschine geht mit ihr verloren. Ihr gespeicherter Ordner ist sicher, enthält aber nur den Stand des letzten Speichern und stoppen, weil beim Stoppen gespeichert wird. Für alles, was länger als ein oder zwei Stunden läuft:
- Schreiben Sie regelmäßig Checkpoints, alle 15–30 Minuten Training oder alle paar Hundert Schritte.
- Kopieren Sie sie zusätzlich von der Maschine: in ein privates Hugging-Face-Repository pushen, per
rsyncoderscpauf Ihren eigenen Computer (siehe die Anleitung zum SSH-Schlüssel) oder in Ihren eigenen S3-Bucket hochladen. - Bei einem Lauf über mehrere Stunden stoppen und speichern Sie an einer natürlichen Pause. Von einem Checkpoint auf einem frischen Server weiterzumachen kostet ein paar Minuten.
Automatischer Stopp bei Leerlauf
Vergessene Server sind die teuersten. Hat ein Server etwa zwei Stunden lang keine SSH- oder Jupyter-Verbindung und keine GPU-Last, schicken wir Ihnen eine E-Mail. Ist er eine Stunde später immer noch im Leerlauf, speichert der Server seinen Ordner und stoppt sich selbst; Ihre Dateien bleiben erhalten, und die Abrechnung endet.
Ein Trainingsjob zählt als GPU-Last; ein Lauf, der mit nohup oder tmux gestartet wurde, wird also nicht gestoppt, solange er rechnet. Hat Ihr Job lange ruhige Phasen, etwa das Warten auf Daten, können Sie den automatischen Stopp in den Einstellungen abschalten. Server mit Ihrem eigenen Docker-Image werden nicht automatisch gestoppt, weil ihr Ordner noch nicht gespeichert werden kann. Stoppen Sie diese selbst oder über die API.
Vor Ihrem nächsten Stopp eine kurze Prüfung: Liegt alles, was Sie brauchen, in /workspace, wollen Sie es behalten, und liegt dort etwas Großes, das Sie einfach erneut herunterladen könnten? Dann löschen Sie es und zahlen Speicher nur für die Dateien, die wirklich Ihnen gehören. Der Ratgeber zur Abrechnung zeigt, wie sich Speicher und Traffic neben der GPU-Zeit summieren.