RunPod Cómo Usar
RunPod es una plataforma de computación en la nube diseñada para IA que proporciona servicios de GPU rentables para desarrollar, entrenar y escalar modelos de aprendizaje automático.
Ver másCómo Usar RunPod
Regístrate para obtener una cuenta: Ve a runpod.io y crea una cuenta haciendo clic en el botón 'Regístrate'.
Agrega fondos a tu cuenta: Carga fondos en tu cuenta de RunPod. Puedes comenzar con tan solo $10 para probar las cosas.
Elige una instancia de GPU: Navega a la sección 'Instancia de GPU' y selecciona una GPU que se ajuste a tus necesidades y presupuesto de las opciones disponibles.
Selecciona una plantilla: Elige entre más de 50 plantillas preconfiguradas o trae tu propio contenedor personalizado. Las opciones populares incluyen plantillas de PyTorch, TensorFlow y Docker.
Despliega tu pod: Haz clic en 'Desplegar' para iniciar tu instancia de GPU. RunPod tiene como objetivo tener tu pod listo en segundos.
Accede a tu pod: Una vez desplegado, puedes acceder a tu pod a través de varios métodos como Jupyter Notebook, SSH o la CLI de RunPod.
Desarrolla y ejecuta tus cargas de trabajo de IA: Utiliza el pod para desarrollar, entrenar o ejecutar inferencias para tus modelos de IA. Puedes usar la CLI de RunPod para la recarga en caliente de cambios locales.
Monitorea el uso y los costos: Mantén un seguimiento del uso de tu pod y los costos asociados a través de la consola de RunPod.
Escala con Serverless (opcional): Para cargas de trabajo de producción, considera usar RunPod Serverless para escalar automáticamente tu inferencia de IA según la demanda.
Termina tu pod: Cuando hayas terminado, recuerda detener o terminar tu pod para evitar cargos innecesarios.
Preguntas Frecuentes de RunPod
RunPod es una plataforma de computación en la nube diseñada para aplicaciones de IA y aprendizaje automático. Ofrece recursos de GPU y CPU, computación sin servidor y herramientas para desarrollar, entrenar y escalar modelos de IA.
Tendencias de Tráfico Mensual de RunPod
RunPod experimentó un aumento del 1.2% en el tráfico, alcanzando 695,980 visitas. La disponibilidad de planes personalizados y la flexibilidad para implementar instancias GPU basadas en contenedores podrían haber contribuido a este ligero crecimiento. Además, la reciente financiación inicial de $20M podría haber mejorado los esfuerzos de marketing y desarrollo del producto.
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