如何使用 RunPod
註冊帳戶: 前往 runpod.io 並點擊 '註冊' 按鈕創建帳戶。
向帳戶充值: 將資金充值到您的 RunPod 帳戶。您可以從 $10 開始嘗試。
選擇 GPU 實例: 導航到 'GPU 實例' 部分，從可用選項中選擇符合您需求和預算的 GPU。
選擇模板: 從超過 50 個預配置模板中選擇或帶入您自己的自定義容器。熱門選項包括 PyTorch、TensorFlow 和 Docker 模板。
部署您的 pod: 點擊 '部署' 以啟動您的 GPU 實例。RunPod 旨在在幾秒鐘內準備好您的 pod。
訪問您的 pod: 部署後，您可以通過 Jupyter Notebook、SSH 或 RunPod CLI 等多種方式訪問您的 pod。
開發和運行您的 AI 工作負載: 使用 pod 開發、訓練或運行 AI 模型的推理。您可以使用 RunPod CLI 進行本地更改的熱重載。
監控使用量和成本: 通過 RunPod 控制台跟踪您的 pod 使用量和相關成本。
使用無伺服器擴展（可選）: 對於生產工作負載，考慮使用 RunPod 無伺服器自動擴展您的 AI 推理以應對需求。
終止您的 pod: 完成後，記得停止或終止您的 pod 以避免不必要的費用。
RunPod 常見問題
RunPod 是一個專為 AI 和機器學習應用設計的雲計算平台。它提供 GPU 和 CPU 資源、無服務器計算以及開發、訓練和擴展 AI 模型的工具。
与 RunPod 类似的最新 AI 工具
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Hapticlabs 是一個無代碼工具包，使設計師、開發者和研究人員能夠輕鬆設計、原型設計和部署跨設備的沉浸式觸覺交互，無需編碼。
Deployo.ai
Deployo.ai 是一個全面的 AI 部署平台，支持無縫模型部署、監控和擴展，內置道德 AI 框架和跨雲兼容性。
CloudSoul
CloudSoul 是一款 AI 驅動的 SaaS 平台，通過自然語言對話使用戶能夠即時部署和管理雲端基礎設施，使 AWS 資源管理更加易用和高效。
Devozy.ai
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类似 RunPod 的热门 AI 工具
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HPE GreenLake for Large Language Models 是一個按需、多租戶雲服務，使企業能夠使用幾乎100%可再生能源驅動的可持續超級計算基礎設施，私下訓練、調整和部署大規模AI模型。
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Lightning AI 是一個全方位平台，用於 AI 開發，使從瀏覽器進行編碼、原型設計、訓練、擴展和部署 AI 模型成為可能，無需任何設置。
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Trigger.dev 是一個開源背景任務平台，使開發者能夠編寫和部署無超時、自動重試和內置可觀察性特性的可靠長時間運行任務。
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