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# Instanzen erstellen

## Schritt 1: Docker-Image vorbereiten

Sie müssen Ihre Laufzeitumgebung in ein Docker-Image paketieren und dieses vorab in ein Image-Repository hochladen. Derzeit unterstützt <a href="https://novita.ai">Novita AI</a> die Angabe sowohl eines „öffentlichen Image-Repositorys“ als auch eines „privaten Image-Repositorys“ (einschließlich Zugangsdaten).

Zusätzlich können Sie die von der Plattform bereitgestellten <a href="https://novita.ai/gpus-console/explore" target="_blank">öffentlichen Image-Vorlagen</a> verwenden, um schnell Instanzen zu erstellen.

## Schritt 2: GPU-Instanz erstellen

Nachdem Sie die Seite <a href="https://novita.ai/gpus-console/explore">Explore</a> aufgerufen haben, wählen Sie eine Image-Vorlage und die gewünschten Spezifikationen aus und klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche „Deploy“.

<Tip>
  Sie können die Funktion „Filter“ in der unteren rechten Ecke verwenden, um die benötigten Instanzspezifikationen zu finden.
</Tip>

## Erklärung der Konfiguration

| Konfiguration             | Beschreibung                                                                                                                                                                                                                                                                       |
| ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| CPU                       | Die Anzahl der vCPU-Kerne, die Sie für Ihre Instanz auswählen. Die vCPU-Anzahl wirkt sich auf die Verarbeitungsfähigkeit und Leistung der Instanz aus; mehr vCPUs sind für rechenintensive Anwendungen vorteilhaft.                                                                |
| Arbeitsspeicher           | Die Größe des RAM in GB, die für jede Instanz angegeben wird. Arbeitsspeicher ist entscheidend für das Ausführen von Anwendungen und die allgemeine Geschwindigkeit der Instanz.                                                                                                   |
| Unterstützte CUDA-Version | CUDA ist eine von NVIDIA entwickelte Plattform für paralleles Rechnen und ein API-Modell. Die Wahl der richtigen CUDA-Version ist wichtig, wenn Sie Anwendungen ausführen möchten, die für NVIDIA GPUs optimiert sind, z. B. Anwendungen für maschinelles Lernen und 3D-Rendering. |
| Ports                     | Sie können Ihre Ports entsprechend den Anforderungen Ihres Dienstes freigeben. Die Plattform stellt Port-Mapping-Dienste für Ihren Dienst bereit. Mehrere Ports können durch Kommas getrennt eingegeben werden.                                                                    |
| Umgebungsvariablen        | Werden verwendet, um Parameter für die Laufzeitumgebung des Betriebssystems anzugeben. Sie können Umgebungsvariablen hier direkt festlegen, und die Plattform initialisiert sie automatisch für Sie.                                                                               |
| Preise für GPU-Instanzen  | Weitere Details finden Sie unter [Preise für GPU-Instanzen](/docs/de/guides/gpu-instance-pricing).                                                                                                                                                                                      |
| Basis-Image               | Das von der Plattform bereitgestellte Docker-Image.                                                                                                                                                                                                                                |
| Benutzerdefiniertes Image | Der von Ihnen angegebene Docker-Image-Name, den die Plattform standardmäßig von DockerHub abruft. Stellen Sie sicher, dass der Image-Name korrekt eingegeben ist.                                                                                                                  |

Nachdem die Instanz erfolgreich erstellt wurde, können Sie die Anleitung [Instanzen verwalten](/docs/de/guides/gpu-instance-quickstart-manage-instances) nutzen, um auf die Instanz zuzugreifen.