RunPod Como Fazer
RunPod é uma plataforma de computação em nuvem construída para IA que fornece serviços de GPU econômicos para desenvolver, treinar e escalar modelos de aprendizado de máquina.
Ver MaisComo Usar o RunPod
Inscreva-se para uma conta: Vá para runpod.io e crie uma conta clicando no botão 'Inscrever-se'.
Adicione fundos à sua conta: Carregue fundos na sua conta RunPod. Você pode começar com apenas $10 para experimentar.
Escolha uma instância de GPU: Navegue até a seção 'Instância de GPU' e selecione uma GPU que atenda às suas necessidades e orçamento entre as opções disponíveis.
Selecione um modelo: Escolha entre mais de 50 modelos pré-configurados ou traga seu próprio contêiner personalizado. Opções populares incluem modelos PyTorch, TensorFlow e Docker.
Implante seu pod: Clique em 'Implantar' para iniciar sua instância de GPU. O RunPod visa ter seu pod pronto em segundos.
Acesse seu pod: Uma vez implantado, você pode acessar seu pod através de vários métodos, como Jupyter Notebook, SSH ou a CLI do RunPod.
Desenvolva e execute suas cargas de trabalho de IA: Use o pod para desenvolver, treinar ou executar inferências para seus modelos de IA. Você pode usar a CLI do RunPod para recarregar alterações locais rapidamente.
Monitore o uso e os custos: Acompanhe o uso do seu pod e os custos associados através do console do RunPod.
Escale com Serverless (opcional): Para cargas de trabalho de produção, considere usar o RunPod Serverless para escalar automaticamente sua inferência de IA com base na demanda.
Finalize seu pod: Quando terminar, lembre-se de parar ou finalizar seu pod para evitar cobranças desnecessárias.
Perguntas Frequentes do RunPod
RunPod é uma plataforma de computação em nuvem projetada para aplicações de IA e aprendizado de máquina. Ela oferece recursos de GPU e CPU, computação sem servidor e ferramentas para desenvolver, treinar e escalar modelos de IA.
Tendências de Tráfego Mensal do RunPod
A RunPod experimentou um aumento de 1,2% no tráfego, alcançando 695.980 visitas. A disponibilidade de planos personalizados e a flexibilidade na implantação de instâncias GPU baseadas em contêineres podem ter contribuído para esse leve crescimento. Além disso, o recente financiamento inicial de $20M pode ter aprimorado os esforços de marketing e desenvolvimento do produto.
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