Machine prête en un clic
Environnement PyTorch (CUDA)
Un environnement PyTorch et CUDA prêt dès la connexion SSH.
Connectez-vous en SSH et commencez tout de suite : PyTorch et CUDA sont installés dans /opt/pytorch et activés à la connexion. Aucun port n’est ouvert en plus de SSH.
Ce que vous obtenez
- PyTorch et CUDA installés dans /opt/pytorch
- L’environnement activé automatiquement à la connexion SSH
- Aucun port ouvert en plus de SSH
- Docker et le pilote NVIDIA déjà présents sur le système
Pour quoi faire
- Lancer des scripts d’entraînement existants
- Ajuster un modèle sur vos propres données
- Faire tourner des traitements par lots sur GPU
Inclus avec le modèle
Prêt en quelques minutes
L’installation démarre toute seule au premier démarrage du serveur. La console affiche l’avancement et l’adresse d’accès dès que l’application répond.
Accès SSH uniquement
Aucun port n’est ouvert en plus de SSH : vous travaillez dans votre terminal, avec vos clés, sans interface exposée sur Internet.
Données hébergées au Canada
Le serveur, vos modèles et vos fichiers sont hébergés au Canada. La facturation se fait en dollars canadiens.
GPU recommandés
Prix par serveur en dollars canadiens, taxes en sus. Facturation à l’heure sans engagement, le modèle est inclus.
| GPU | Mémoire par GPU | Prix horaire | Commander |
|---|---|---|---|
| 1 × NVIDIA RTX A6000 | 48 Go GDDR6 | 0,67 $/h | Déployer avec ce GPU |
| 1 × NVIDIA A100 PCIe | 80 Go HBM2e | 1,81 $/h | Déployer avec ce GPU |
| 1 × NVIDIA H100 PCIe | 80 Go HBM2e | 3,35 $/h | Déployer avec ce GPU |
| 1 × NVIDIA RTX PRO 6000 | 96 Go GDDR7 | 2,48 $/h | Déployer avec ce GPU |
Lancez votre machine maintenant
Le modèle est déjà sélectionné dans la console. Choisissez votre clé SSH, confirmez le prix et le serveur démarre.
Déployer ce modèleQuestions fréquentes
Environnement PyTorch (CUDA) : combien de temps avant de pouvoir l’utiliser ?
Habituellement quelques minutes après le démarrage du serveur. La durée varie selon le GPU et le volume à télécharger ; la console vous montre l’avancement.
Environnement PyTorch (CUDA) : combien ça coûte ?
Le modèle est inclus. Vous payez seulement le serveur GPU, à partir de 0,67 $/h en dollars canadiens, taxes en sus, sans engagement.
Environnement PyTorch (CUDA) : comment y accéder de façon sécurisée ?
Par SSH, avec la clé que vous choisissez au déploiement. Aucun autre port n’est ouvert.
Où sont hébergées mes données ?
Au Canada. Le serveur et ses disques sont hébergés au Canada et la facturation se fait en dollars canadiens.
Puis-je utiliser mes propres outils ?
Oui. Vous avez un accès SSH complet : installez vos dépendances, clonez vos dépôts ou lancez vos conteneurs Docker.