Servidores GPU disponibles
Precio por hora de la máquina completa, con facturación por minuto. El lanzamiento suele tardar 2–5 minutos.
Cómo elegir un servidor GPU
La GPU
El catálogo muestra los servidores libres en este momento. El precio es por hora para la máquina completa, con facturación por minuto y en euros. Empieza por la tarjeta gráfica: para ejecutar LLM y generar imágenes suele bastar una RTX 3090 o RTX 4090 con 24 GB; para entrenar modelos grandes necesitas una A100 o H100 con 80 GB.
El resto del hardware
Después mira el resto de la máquina. La RAM debería ser al menos igual que la VRAM; si no, el modelo carga despacio. Un disco rápido y una conexión de 100 Mbit/s o más ahorran tiempo al descargar pesos y datasets. La fiabilidad indica lo estable que ha funcionado la máquina hasta ahora: para entrenamientos largos, elige servidores con una puntuación alta.
Después del lanzamiento
Cuando arranca, el acceso por SSH y Jupyter aparece en tu panel. El disco del servidor se borra al detenerlo. Si necesitas tus modelos y resultados, pulsa Guardar y detener: conservamos la carpeta /workspace por 0,03 € por GB al mes y tu siguiente servidor la recibe automáticamente. De momento el guardado no funciona con imágenes de Docker propias. ¿No sabes qué tarjeta necesita tu modelo? Consulta las apps de IA y guías de modelos.
Cómo funciona
Pulsa Alquilar, inicia sesión o regístrate y recarga lo suficiente para una hora de la máquina. El servidor arranca y el acceso por SSH y Jupyter aparece en tu panel. Al detenerlo puedes guardar tus modelos y resultados y recuperarlos en tu siguiente servidor.