Entraînement de modèles
Entraînez des CNN, des transformers et des modèles de diffusion sur des GPU NVIDIA dédiés. Accès CUDA complet, NVMe pour le chargement rapide des données, NCCL pour l'entraînement multi-GPU.
Serveur GPU Deep Learning
Entraînez vos modèles sur des
GPU dédiés.
NVIDIA A100, RTX 5090 et RTX 4090, PCI passthrough complet, non partagés.
Stockage NVMe pour un chargement de données rapide. Cloud indépendant depuis 2008.
Plus de 122 000 utilisateurs font confiance à Cloudzy. Remboursement sous 14 jours, sans conditions.
À partir de $14.47/mo · 50 % de réduction · Sans carte bancaire
~ ssh root@vps-001 connecté
$ ssh root@gpu-srv-001
Welcome to Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
name, memory.total [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
True
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
Aperçu du serveur Deep Learning GPU
Serveurs Deep Learning GPU Cloudzy utilise les GPU NVIDIA A100, RTX 5090 et RTX 4090 avec passthrough PCI complet. AMD EPYC CPUs, NVMe de stockage, DDR5 de mémoire, et 40 Gbps liens montants à travers 13 régions. Les offres CPU démarrent à $2.48/mo ; les offres GPU sont disponibles sur la page des tarifs. Cloudzy sert 122,000+ utilisateurs depuis 2008, noté 4.7/5 sur Trustpilot. 14 jours satisfait ou remboursé sur toutes les offres.
- Prix de départ
- 2,48 $ / mois
- Provisionnement
- 60 secondes
- Régions
- 13 dans le monde
- SLA de disponibilité
- 99.95%
- Remboursement garanti
- 14 jours
- Fondé
- 2008
Pourquoi les développeurs choisissent Cloudzy
Un développeur averti développeurs avertis.
Les quatre critères de comparaison qui comptent vraiment, bien gérés.
Infrastructure de haut niveau
AMD EPYC dernière génération, stockage 100 % NVMe, mémoire DDR5, liens montants 40 Gbps. Performances mono-thread en tête sur toutes les offres.
Essai sans risque
Garantie de remboursement sous 14 jours sur toutes les offres. Sans question. Pas de frais d'installation. Résiliation à tout moment depuis le dashboard.
SLA de disponibilité de 99,95 %
Supervision automatisée sur 13 régions. Notre SLA des 30 derniers jours est suivi publiquement sur status.cloudzy.com, sans rien cacher.
Support humain 24/7
Chat en direct et réponses aux tickets en moins de 5 minutes en général. Des ingénieurs, pas des lecteurs de script. Résolution médiane sous 1 heure.
Cas d'usage
Pourquoi les développeurs choisissent
Le serveur Deep Learning GPU de Cloudzy.
Affinage de LLMs
Affinez Llama, Mistral ou Gemma sur A100 ou RTX 5090. QLoRA sur 24 Go de VRAM, affinage complet sur 80 Go. NVMe gère les écritures de checkpoints sans interrompre l'entraînement.
Inférence en production
Servez vos modèles via vLLM, TGI ou Triton sur des GPU dédiés. Grâce au passthrough PCI, vous bénéficiez de la totalité de la VRAM et des fréquences maximales, avec des performances identiques au bare metal.
Vision par ordinateur
Détection d'objets, segmentation, génération d'images. OpenCV, YOLO et Stable Diffusion accélérés par GPU. NVMe alimente les pipelines de données d'entraînement sans créer de goulots d'étranglement.
Recherche et prototypage
Notebooks Jupyter, suivi d'expériences, balayages d'hyperparamètres. Démarrez des serveurs GPU, lancez vos expériences, puis arrêtez-les. La garantie satisfait ou remboursé de 14 jours limite les risques sur les nouveaux projets.
Prétraitement des données
RAPIDS, cuDF, cuML. Traitement des données accéléré par GPU pour les grands ensembles de données. Nettoyez, transformez et featurisez vos données avant l'entraînement. Les lectures NVMe maintiennent le taux d'utilisation du GPU élevé.
60s
Provisionnement
40 Gbps
Liaison montante
NVMe uniquement
Stockage
13
Régions
99.95%
SLA de disponibilité
14 days
Remboursement garanti
Réseau mondial
13 régions. Quatre continents.
À un clic.
Déployez votre serveur Deep Learning GPU au plus près de vos utilisateurs. Latence médiane P50 inférieure à 10 ms en Amérique du Nord et en Europe.
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Tarifs
Payez ce que vous utilisez. C'est tout.
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Le plus choisi
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Charges GPU d'entrée de gamme · préparation au fine-tuning
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Déployer maintenant Remboursement sous 14 jours
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dédiées
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8 GB DDR5
Pipelines de données d'entraînement · prétraitement
$26.475 /mo
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- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dédiées
- Accès root SSH · KVM
16 GB DDR5
Coordination multi-GPU · serving de modèles
$49.98 /mo
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Déployer maintenant Remboursement sous 14 jours
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dédiées
- Accès root SSH · KVM
32 GB DDR5
Entraînement à grande échelle · calcul distribué
$109.975 /mo
$219.95/mo −50%
Déployer maintenant Remboursement sous 14 jours
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dédiées
- Accès root SSH · KVM
Questions fréquemment posées — Serveur GPU Deep Learning
Questions fréquentes, réponses directes.
Quels GPU sont disponibles ?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) et RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Tous utilisent le PCI passthrough : le GPU est dédié à votre VM, sans partage. VRAM complète, fréquences d'horloge complètes, accès CUDA complet. Consultez la page des tarifs pour les détails et la disponibilité des plans GPU actuels.
Les GPU sont-ils partagés ou dédiés ?
Dédiés. Le PCI passthrough donne à votre VM un accès exclusif au GPU physique. CUDA, NVENC, NCCL se comportent exactement comme sur bare metal. Pas de time-sharing, pas de partitionnement MIG, aucune surcharge de virtualisation sur le GPU lui-même.
Quelle version de CUDA est disponible ?
Les plans GPU sont livrés avec des images CUDA préconfigurées, actuellement CUDA 12.x sur Ubuntu LTS. Vous pouvez installer n'importe quelle version de CUDA dont vous avez besoin, puisque vous disposez d'un accès root complet. PyTorch, TensorFlow, JAX et les autres frameworks s'installent via pip ou conda comme d'habitude.
De combien de VRAM ai-je besoin pour le deep learning ?
Cela dépend de votre modèle. Le fine-tuning d'un LLM 7B avec QLoRA tient dans 24 GB. Un fine-tuning complet d'un modèle 7B nécessite 40+ GB. L'entraînement from scratch sur de grands modèles ou l'inférence fp16 sur un modèle 70B requiert 80 GB (A100). Choisissez le plan GPU en fonction de l'empreinte mémoire de votre modèle.
Puis-je faire de l'entraînement multi-GPU ?
Oui. Les plans 2x et 4x GPU prennent en charge NCCL pour l'entraînement distribué. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP fonctionnent tous comme prévu. Le stockage NVMe gère les sauvegardes de checkpoints sans bloquer la boucle d'entraînement.
Y a-t-il une garantie de remboursement sur les plans GPU ?
Oui, 14 jours, remboursement intégral, sans questions. Lancez votre vrai job d'entraînement, testez votre pipeline d'inférence. Si le serveur GPU ne répond pas à vos besoins, vous êtes remboursé.
À quelle vitesse se fait le provisionnement ?
60 secondes après la confirmation du paiement. Les plans GPU démarrent avec une image CUDA préconfigurée, nvidia-smi répond immédiatement. Installez votre framework et commencez l'entraînement en quelques minutes, pas en quelques heures.
Puis-je les utiliser pour de l'inférence en production ?
Oui. GPU dédié, SLA de disponibilité à 99,95% SLA, IPv4 dédié. Exécutez vLLM, Triton ou votre propre serveur d'inférence derrière un load balancer. Le réseau 40 Gbps gère les flux d'inférence à fort débit.
Est-ce que j'obtiens aussi des CPU et du stockage ?
Oui. Les plans GPU incluent des CPU AMD EPYC (12 à 64 vCPU selon le plan), de la RAM DDR5 (48 à 768 GB) et du stockage NVMe (500 GB à 6 TB). Le CPU gère le prétraitement des données pendant que le GPU s'occupe de l'entraînement. Le NVMe maintient le chargement des données rapide.
Comment les tarifs se comparent-ils à ceux des fournisseurs cloud GPU ?
Les plans Cloudzy GPU utilisent du matériel dédié sans partage de ressources. Les tarifs sont affichés sur la page de tarification : des prix mensuels et annuels clairs, sans frais cachés à l'heure de calcul. Satisfait ou remboursé pendant 14 jours pour tester sans engagement.
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