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 man RunPod verwendet
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.
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