RunPod Anleitung
RunPod ist eine Cloud-Computing-Plattform, die für KI entwickelt wurde und kostengünstige GPU-Dienste für die Entwicklung, das Training und die Skalierung von Modellen des maschinellen Lernens bietet.
Mehr anzeigenWie verwendet man RunPod
Registrieren Sie sich für ein Konto: Gehen Sie zu runpod.io und erstellen Sie ein Konto, indem Sie auf die Schaltfläche 'Registrieren' klicken.
Fügen Sie Ihrem Konto Geld hinzu: Laden Sie Geld auf Ihr RunPod-Konto. Sie können mit so wenig wie 10 $ beginnen, um es auszuprobieren.
Wählen Sie eine GPU-Instanz: Navigieren Sie zum Abschnitt 'GPU-Instanz' und wählen Sie eine GPU aus, die Ihren Bedürfnissen und Ihrem Budget entspricht, aus den verfügbaren Optionen.
Wählen Sie eine Vorlage: Wählen Sie aus über 50 vorkonfigurierten Vorlagen oder bringen Sie Ihren eigenen benutzerdefinierten Container mit. Beliebte Optionen sind PyTorch, TensorFlow und Docker-Vorlagen.
Stellen Sie Ihr Pod bereit: Klicken Sie auf 'Bereitstellen', um Ihre GPU-Instanz zu starten. RunPod zielt darauf ab, Ihr Pod innerhalb von Sekunden bereitzustellen.
Greifen Sie auf Ihr Pod zu: Sobald es bereitgestellt ist, können Sie über verschiedene Methoden wie Jupyter Notebook, SSH oder die RunPod CLI auf Ihr Pod zugreifen.
Entwickeln und führen Sie Ihre KI-Workloads aus: Verwenden Sie das Pod, um Ihre KI-Modelle zu entwickeln, zu trainieren oder Inferenz durchzuführen. Sie können die RunPod CLI für das Hot-Reloading lokaler Änderungen verwenden.
Überwachen Sie die Nutzung und Kosten: Behalten Sie die Nutzung Ihres Pods und die damit verbundenen Kosten über die RunPod-Konsole im Auge.
Skalieren mit Serverless (optional): Für Produktions-Workloads sollten Sie in Betracht ziehen, RunPod Serverless zu verwenden, um Ihre KI-Inferenz basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren.
Beenden Sie Ihr Pod: Wenn Sie fertig sind, denken Sie daran, Ihr Pod zu stoppen oder zu beenden, um unnötige Gebühren zu vermeiden.
RunPod FAQs
RunPod ist eine Cloud-Computing-Plattform, die für KI- und Machine-Learning-Anwendungen entwickelt wurde. Sie bietet GPU- und CPU-Ressourcen, serverloses Computing und Werkzeuge zur Entwicklung, Schulung und Skalierung von KI-Modellen.
RunPod Monatliche Traffic-Trends
RunPod verzeichnete einen Anstieg des Datenverkehrs um 1,2% auf 695.980 Besuche. Die Verfügbarkeit individueller Pläne und die Flexibilität bei der Bereitstellung Container-basierter GPU-Instanzen könnten zu diesem leichten Wachstum beigetragen haben. Darüber hinaus könnte die kürzlich erhaltene Seed-Finanzierung von 20 Millionen Dollar die Marketing- und Produktentwicklungsbemühungen verstärkt haben.
Verlaufsdaten anzeigen
Beliebte Artikel
Wie man DeepSeek offline lokal ausführt
Feb 10, 2025
Midjourney Promo-Codes kostenlos im Februar 2025 und wie man sie einlöst
Feb 6, 2025
Leonardo AI Kostenlose Aktive Promo-Codes im Februar 2025 und wie man sie einlöst
Feb 6, 2025
HiWaifu AI Empfehlungscodes im Februar 2025 und wie man sie einlöst
Feb 6, 2025
Neueste KI-Tools ähnlich wie RunPod
Hapticlabs
Hapticlabs ist ein No-Code-Toolkit, das Designern, Entwicklern und Forschern ermöglicht, immersive haptische Interaktionen über Geräte hinweg einfach zu entwerfen, zu prototypisieren und bereitzustellen, ohne programmieren zu müssen.
Deployo.ai
Deployo.ai ist eine umfassende KI-Bereitstellungsplattform, die nahtlose Modellbereitstellung, Überwachung und Skalierung mit integrierten ethischen KI-Rahmenwerken und Cloud-übergreifender Kompatibilität ermöglicht.
CloudSoul
CloudSoul ist eine KI-gestützte SaaS-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Cloud-Infrastrukturen sofort über natürliche Sprachkonversationen bereitzustellen und zu verwalten, wodurch das Management von AWS-Ressourcen zugänglicher und effizienter wird.
Devozy.ai
Devozy.ai ist eine KI-gestützte Entwickler-Selbstbedienungsplattform, die agiles Projektmanagement, DevSecOps, Multi-Cloud-Infrastrukturmanagement und IT-Service-Management in einer einheitlichen Lösung zur Beschleunigung der Softwarebereitstellung kombiniert.
Beliebte KI-Tools wie RunPod
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake für große Sprachmodelle ist ein bedarfsorientierter, Multi-Tenant-Cloud-Service, der es Unternehmen ermöglicht, große KI-Modelle privat zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen, wobei eine nachhaltige Supercomputing-Infrastruktur genutzt wird, die nahezu zu 100 % aus erneuerbaren Energien betrieben wird.
MeshChain
MeshChain ist ein revolutionäres dezentrales Compute-Netzwerk, das Blockchain-Technologie nutzt, um skalierbare, sichere und kosteneffiziente Rechenressourcen bereitzustellen, die speziell für KI-Arbeitslasten, Training, Inferenz und Gaming-Rendering entwickelt wurden.
Lightning AI
Lightning AI ist eine All-in-One-Plattform für die KI-Entwicklung, die das Codieren, Prototyping, Trainieren, Skalieren und Bereitstellen von KI-Modellen über einen Browser mit null Einrichtung ermöglicht.
Cerebras
Cerebras Systems ist ein Pionierunternehmen im Bereich KI-Computing, das den weltweit größten und schnellsten KI-Prozessor - den Wafer Scale Engine (WSE) - entwickelt hat, der darauf ausgelegt ist, KI-Trainings- und Inferenz-Workloads zu beschleunigen.
Mehr anzeigen