Server GPU disponibili
Prezzo all’ora per l’intera macchina, con fatturazione al minuto. L’avvio richiede di solito 2–5 minuti.
Come scegliere un server GPU
La GPU
Il catalogo mostra i server liberi in questo momento. Il prezzo è all’ora per l’intera macchina, con fatturazione al minuto, in euro. Parti dalla scheda grafica: per far girare LLM e generare immagini di solito basta una RTX 3090 o RTX 4090 da 24 GB; per addestrare modelli grandi serve una A100 o H100 da 80 GB.
Il resto dell’hardware
Poi guarda il resto della macchina. La RAM dovrebbe essere almeno pari alla VRAM, altrimenti il modello si carica lentamente. Un disco veloce e una connessione da 100 Mbit/s o più fanno risparmiare tempo nel download di pesi e dataset. L’affidabilità indica quanto la macchina ha funzionato in modo stabile finora: per i training lunghi scegli server con un punteggio alto.
Dopo l’avvio
Appena il server parte, nella dashboard compaiono gli accessi SSH e Jupyter. Il disco del server viene cancellato quando lo fermi. Se ti servono modelli e risultati, clicca Salva e ferma: conserviamo la cartella /workspace a 0,03 € per GB al mese e il tuo prossimo server la riceve in automatico. Il salvataggio non funziona ancora con le immagini Docker personalizzate. Non sai quale scheda serve al tuo modello? Consulta le app IA e le guide ai modelli.
Come funziona
Clicca Noleggia, accedi o registrati e ricarica quanto basta per un’ora di utilizzo della macchina. Il server si avvia e nella dashboard compaiono gli accessi SSH e Jupyter. Quando lo fermi puoi salvare modelli e risultati e ritrovarli sul prossimo server.