Instancia GPU
1. ¿Cómo consultar el precio de las instancias GPU?
Puedes consultar el precio de las instancias GPU y sus configuraciones (disco de contenedor, disco de volumen, volumen de red, etc.) en la Página de precios.2. ¿Cuándo comienza la facturación de una instancia GPU?
La facturación comienza cuando el estado de la instancia cambia al estado “Pulling”.3. Introducción al disco de contenedor, disco de volumen y volumen de red.
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Disco de contenedor
- No admite expansión dinámica; solo se puede especificar la capacidad al crear una instancia;
- Directorio de montaje:
/(no se puede personalizar); - Los datos se guardarán al guardar la imagen;
- Admite una cuota gratuita de 60GB; se aplicarán cargos por la parte excedente. Para obtener más detalles, consulta: Instrucciones de facturación
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Disco de volumen
- Admite expansión dinámica;
- Directorio de montaje predeterminado:
/workspace(personalizable); - Los datos no se guardarán al guardar la imagen;
- La velocidad de lectura y escritura es la misma que la del disco de contenedor;
- La capacidad del disco de volumen requiere cargos adicionales. Para obtener más detalles, consulta: Instrucciones de facturación.
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Volumen de red
- Admite expansión dinámica;
- Directorio de montaje predeterminado:
/network(personalizable); - El volumen de red tiene un ciclo de vida independiente, no relacionado con la instancia; incluso si la instancia se elimina, los datos del volumen de red seguirán existiendo;
- La velocidad general de lectura y escritura es más lenta que la del disco de contenedor o el disco de volumen (según el uso específico);
- La capacidad del volumen de red requiere cargos adicionales. Para obtener más detalles, consulta: Instrucciones de facturación
4. ¿Por qué no se puede reiniciar la instancia después de detenerse?
Esto se aplica solo a las instancias de pago por uso. Las instancias de suscripción mensual tienen recursos reservados previamente y no encontrarán este problema.
5. ¿Cómo gestionar un estado anormal de la instancia?
Primero, intenta solucionar el problema mediante los “Registros del sistema” y los “Registros de la instancia” de la instancia. Si el problema no se puede resolver, puedes contactarnos.
6. No hay especificaciones de instancia con una versión de CUDA especificada.
Las versiones de CUDA son compatibles con versiones anteriores. Por ejemplo, si tu servicio depende de CUDA versión 12.1, puedes elegir una especificación de instancia con una versión de CUDA mayor o igual que 12.1.7. ¿Cuál es la versión máxima de CUDA admitida por la plataforma?
Puedes consultar las versiones de CUDA permitidas en el módulo “Filtro” en la esquina inferior derecha de Explorar.
8. ¿Cómo diagnosticar el fallo de “Guardar imagen”?
Primero, intenta solucionar el problema mediante los registros de la tarea “Guardar imagen”. Si estás guardando la imagen en una dirección de repositorio privado, comprueba si tu Configuración de autenticación de Container Registry es correcta. Si el problema no se puede resolver, puedes contactarnos.
9. ¿Se puede admitir una IP dedicada?
Sí. Actualmente, esta capacidad no está abierta al público. Si tienes este tipo de requisitos, contáctanos.10. ¿Cómo consultar el uso de GPU de la instancia?
Debido al aislamiento de PID de los contenedores Docker, el comandonvidia-smi no se puede usar para ver el proceso. Puedes instalar la biblioteca py3nvml y usar el comando de shell para consultar el uso de GPU:
11. ¿Puede una sola instancia montar varios volúmenes de red?
Sí. Tanto la consola como la API admiten montar varios volúmenes de red en una sola instancia.Serverless GPUs
1. ¿Cuál es la diferencia entre Serverless GPU y GPU Instance?
Serverless GPU está diseñado para implementar endpoints de inferencia de modelos sin gestionar infraestructura. Defines un endpoint, y la plataforma se encarga automáticamente del escalado, la programación y la asignación de recursos. GPU Instance te proporciona un entorno persistente e interactivo de tipo VM en el que gestionas directamente el runtime. Elige Serverless GPU para cargas de trabajo de inferencia en producción; elige GPU Instance para desarrollo, entrenamiento o flujos de trabajo que requieran almacenamiento persistente y acceso interactivo.2. ¿Cómo se factura Serverless GPU?
Serverless GPU se factura según el tiempo real de ejecución: solo se te cobra cuando tu endpoint está procesando solicitudes activamente. No hay cargos durante los periodos de inactividad. El precio se calcula por segundo de tiempo de GPU consumido. Para conocer las tarifas detalladas, consulta la página de precios de Serverless GPU.3. ¿Qué debo hacer si mi endpoint de Serverless GPU devuelve un error de timeout?
Los errores de timeout suelen ocurrir cuando:- El tiempo de cold-start supera el umbral de timeout de la solicitud (por ejemplo, la imagen del contenedor es grande y tarda en descargarse).
- El tiempo de inferencia del modelo supera el timeout de solicitud configurado.
- Usa la función precalentamiento de imagen para reducir la latencia de cold-start.
- Aumenta la configuración de timeout de solicitud para tu endpoint si tu carga de trabajo requiere tiempos de procesamiento más largos.
- Si el problema persiste, contáctanos con el ID de tu endpoint y los detalles del error.
Pagos
1. ¿Cómo puedo evitar fallos de recarga?
Los fallos de recarga suelen deberse a dos razones principales:-
Rechazo por parte del emisor de la tarjeta. Esto puede ocurrir por las siguientes razones. Compruébalo o contacta con el emisor de tu tarjeta para obtener más detalles:
- El canal de pago correspondiente no está activado.
- La tarjeta de crédito ha caducado o ha sido congelada.
- El saldo de la tarjeta de crédito es insuficiente.
- El número de tarjeta es incorrecto.
- El código de seguridad es incorrecto.
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Medidas de control de riesgos del canal de pago. Comprueba y realiza los ajustes necesarios:
- El ID del dispositivo está asociado con una gran cantidad de tarjetas.
- La cantidad de tarjetas rechazadas usando esta dirección de correo electrónico es muy alta.
- El tiempo desde que esta tarjeta se vio por primera vez en la red de Stripe con este ID de dispositivo es muy corto.
- La tasa de autorización asociada con esta dirección de correo electrónico es muy baja.
- El nombre de la dirección de correo electrónico no coincide con el nombre de la tarjeta.