RunPod Howto
RunPod est une plateforme de cloud computing conçue pour l'IA qui fournit des services GPU économiques pour développer, entraîner et mettre à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique.
Voir plusComment utiliser RunPod
Inscrivez-vous pour un compte: Allez sur runpod.io et créez un compte en cliquant sur le bouton 'S'inscrire'.
Ajoutez des fonds à votre compte: Chargez des fonds dans votre compte RunPod. Vous pouvez commencer avec aussi peu que 10 $ pour essayer les choses.
Choisissez une instance GPU: Naviguez vers la section 'Instance GPU' et sélectionnez un GPU qui correspond à vos besoins et à votre budget parmi les options disponibles.
Sélectionnez un modèle: Choisissez parmi plus de 50 modèles préconfigurés ou apportez votre propre conteneur personnalisé. Les options populaires incluent les modèles PyTorch, TensorFlow et Docker.
Déployez votre pod: Cliquez sur 'Déployer' pour créer votre instance GPU. RunPod vise à avoir votre pod prêt en quelques secondes.
Accédez à votre pod: Une fois déployé, vous pouvez accéder à votre pod par divers moyens comme Jupyter Notebook, SSH ou l'interface en ligne de commande RunPod.
Développez et exécutez vos charges de travail d'IA: Utilisez le pod pour développer, entraîner ou exécuter des inférences pour vos modèles d'IA. Vous pouvez utiliser l'interface en ligne de commande RunPod pour un rechargement à chaud des modifications locales.
Surveillez l'utilisation et les coûts: Gardez une trace de l'utilisation de votre pod et des coûts associés via la console RunPod.
Mettez à l'échelle avec Serverless (optionnel): Pour les charges de travail de production, envisagez d'utiliser RunPod Serverless pour mettre à l'échelle automatiquement votre inférence d'IA en fonction de la demande.
Terminez votre pod: Lorsque vous avez terminé, n'oubliez pas d'arrêter ou de terminer votre pod pour éviter des frais inutiles.
FAQ de RunPod
RunPod est une plateforme de cloud computing conçue pour les applications d'IA et d'apprentissage automatique. Elle offre des ressources GPU et CPU, un calcul sans serveur, et des outils pour développer, entraîner et mettre à l'échelle des modèles d'IA.
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