GPU / AI コンピュート

GPU、稼働中。
本物、リアルタイム価格。

オープンソースLLM、コンピュータビジョン、ファインチューニング、エンベディング向けのGPUコンピュートです。 ライブ価格は下記に掲載。GPU在庫は注文ごとに割り当てられ、手作業でプロビジョニングされるため、セットアップは即時ではありません。

今すぐ注文、注文ごとに割り当て お客様の通貨でのリアルタイム価格 rootアクセスと完全な制御
kpanel.kapsulecloud.com/compute

GPU コンピューティング

ライブ価格、今すぐ注文

ハードウェア仕様確定
AIスタック(プリインストール)確定
API + KPanelインターフェース確定
料金モデル時間単位課金確定
リアルタイム価格確定
GDPRに準拠したデータ取り扱い確定
正直なシグナル: 在庫は注文ごとに割り当てられ、手作業でプロビジョニングされます。

NVIDIA

RTXクラスのGPU

4段階

SparkからReactorまで

注文ごと

手作業でプロビジョニング

API

プロビジョニング + モニタリング

対象ワークロードオープンソースLLM推論·コンピュータビジョン·ファインチューニング·エンベディングパイプライン·拡散モデル·音声・音声モデル

ラダー全体

すべてのティア、UnmanagedとManaged

Spark

$330.00Unmanaged /月

NVIDIA RTX 4000 · 20 GB VRAM

Managed /月: $750.00

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Forge

$1,680.00Unmanaged /月

NVIDIA RTX PRO 6000 · 96 GB VRAM · 256 GB RAM

Managed /月: $3,850.00

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Foundry

$2,520.00Unmanaged /月

NVIDIA RTX PRO 6000 · 96 GB VRAM · 512 GB RAM

Managed /月: $5,770.00

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Reactor

$3,240.00Unmanaged /月

NVIDIA RTX PRO 6000 · 96 GB VRAM · 768 GB RAM

Managed /月: $7,420.00

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在庫わずか、不足時は予約

何を実行できるか

対象ワークロード。

これらはGPU階層が対応するために設計されたワークロードです。お客様のワークロードが合致する場合は、適した階層を選んで注文してください。

オープンソースLLMホスティング

管理できるハードウェアでLlama、Mistral、Gemma、Qwenなどの類似モデルを実行。

モデル

Llamaファミリー、Mistral、Gemma、ファインチューンバリアント

コンピュータビジョン

画像分類、物体検出、セグメンテーション。同じプラットフォームで再デプロイなしにトレーニングと推論。

モデル

YOLO, SAM, カスタムPyTorch / TensorFlowモデル

ファインチューニング

オープンベースモデルでのLoRA / QLoRAファインチューン。時間単位請求で実際のトレーニング時間分のみ支払い。

モデル

LoRA, QLoRA, 小型モデルのフルファインチューン

エンベディング + RAG

検索拡張生成パイプラインのためのエンベディングを大規模に生成。ベクトルDBに接続。

モデル

sentence-transformers, BGE, e5, カスタムエンベッダー

拡散 / 画像生成

Stable Diffusion、FLUX、Kandinsky。バッチ生成またはAPIエンドポイントとして公開。

モデル

SD, SDXL, FLUX, ControlNet, カスタムチェックポイント

音声・スピーチ

音声認識、テキスト読み上げ、ボイスクローニング。Whisperトランスクリプションパイプライン。

モデル

Whisper, Coqui, Bark, カスタムTTS

今すぐ利用可能

今日からコンピュートが必要ですか?Cloud VPS + JupyterHubを使いましょう。

Cloud VPSラインナップではJupyterHubをワンクリックインストーラーとして提供しています。CPUバウンド推論、小型モデル、エンベディング生成、バッチパイプラインはすべて今日から利用できます。GPUを待つ必要はありません。

  • 任意のCloud VPSティアにワンクリックJupyterHubインストール
  • $35.00/月のComet(2 vCPU、4 GB)から$440.00/月のNova(16専有vCPU、64 GB)まで
  • 時間単位請求、NVMe Gen4ストレージ、root SSH
  • ローンチ時にGPUコンピュートに移行、コードはすでに動作します

よくある質問

よくある質問

GPUボックスはどのくらい早く入手できますか?+

表示価格でどの階層も本日ご注文いただけます。GPU在庫は注文ごとに割り当てられ、手作業でプロビジョニングされる(Robotクラスのハードウェア)ため、即時のセルフプロビジョニングではなく、注文から引き渡しまで短いリードタイムがあります。時期は決済時に確定します。

どのハードウェアを使用しますか?+

4つの階層にわたるNVIDIA GPU: SparkはRTX 4000、Forge、Foundry、ReactorはRTX PRO 6000でシステムメモリが段階的に増加します。各階層のGPU、VRAM、RAMは上記の価格表に記載されています。

GPUはどこに設置されますか?+

正確なデータセンターの所在地は、引き渡し前にお客様と確認します。在庫は注文ごとに割り当てられ、手作業でプロビジョニングされるため、ローンチ時にリージョンや詳細を透明にお知らせします。

価格はどうなりますか?+

リアルタイムの月額価格は、階層ごとにお客様の通貨でこのページに掲載されています。アンマネージドとマネージドの両方の価格が表示されます。

待っている間に何か役立つことはできますか?+

はい。JupyterHubワンクリックインストール済みのCloud VPSを起動してください。CPUバウンドLLM推論(小型モデル)、エンベディング生成、バッチパイプラインはすべて今日からそこで動作します。GPUが来たらコードを移行するだけで、書き直しは不要です。

どんなワークロードが合わない場合はありますか?+

ゼロからの大規模基盤モデルのトレーニング(ファインチューニングと推論を対象にしており、1000万ドル超のトレーニングランスケールではありません)。ベンダー契約が必要なクローズドソース独自モデル。ローンチ時のInfiniBandスケールのマルチGPUクラスターを必要とするもの(マルチGPUはロードマップ、GAではありません)。

GPU在庫はどのように割り当てられますか?+

在庫は注文ごとに割り当てられ、手作業でプロビジョニングされるため、注文から引き渡しまで短いリードタイムが生じる場合があります。これは当社の専用サーバーおよびストレージサーバー製品と同じ手動フルフィルメントの流れです。

KoraはGPUワークロードについて助けてくれますか?+

KoraはGPUコンピュート製品を把握しています: ハードウェア、価格、サポートするフレームワーク、デプロイパターン。

GPU / AI コンピュート

今すぐGPUボックスを起動。

階層ごとのリアルタイム月額価格、rootアクセス。在庫は注文ごとに割り当てられ、手作業でプロビジョニングされるため、セットアップは即時ではありません。