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# Criar instâncias

## Etapa 1: Preparar a imagem Docker

Você precisa empacotar seu ambiente de runtime em uma imagem Docker e enviá-la previamente para um repositório de imagens. Atualmente, <a href="https://novita.ai">Novita AI</a> oferece suporte à especificação de "repositório de imagens público" e "repositório de imagens privado" (incluindo credenciais de acesso).

Além disso, você pode usar os <a href="https://novita.ai/gpus-console/explore" target="_blank">modelos de imagem públicos</a> fornecidos pela plataforma para criar instâncias rapidamente.

## Etapa 2: Criar instância de GPU

Depois de entrar na página <a href="https://novita.ai/gpus-console/explore">Explorar</a>, selecione um modelo de imagem e escolha as especificações desejadas. Em seguida, clique no botão "Implantar".

<Tip>
  Você pode usar o recurso "Filtro" no canto inferior direito para encontrar as especificações de instância de que precisa.
</Tip>

## Explicação da configuração

| Configuração                | Descrição                                                                                                                                                                                                                                                          |
| --------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| CPU                         | O número de núcleos vCPU que você seleciona para sua instância. A quantidade de vCPUs afetará a capacidade de processamento e o desempenho da instância, sendo que mais vCPUs são benéficas para aplicações com uso intensivo de computação.                       |
| Memória                     | O tamanho da RAM em GB especificado para cada instância. A memória é essencial para executar aplicações e para a velocidade geral da instância.                                                                                                                    |
| Versão do CUDA compatível   | CUDA é uma plataforma de computação paralela e um modelo de API desenvolvidos pela NVIDIA. Escolher a versão correta do CUDA é importante se você pretende executar aplicações otimizadas para GPUs NVIDIA, como aplicações de machine learning e renderização 3D. |
| Portas                      | Você pode expor suas portas de acordo com as necessidades do seu serviço. A plataforma fornecerá serviços de mapeamento de portas para o seu serviço. Várias portas podem ser inseridas, separadas por vírgulas.                                                   |
| Variáveis de ambiente       | Usadas para especificar parâmetros para o ambiente de runtime do sistema operacional. Você pode definir variáveis de ambiente diretamente aqui, e a plataforma as inicializará automaticamente para você.                                                          |
| Preços de instâncias de GPU | Mais detalhes podem ser encontrados em [Preços de instâncias de GPU](/docs/pt-BR/guides/gpu-instance-pricing).                                                                                                                                                          |
| Imagem base                 | A imagem Docker fornecida pela plataforma.                                                                                                                                                                                                                         |
| Imagem personalizada        | O nome da imagem Docker que você especifica, que a plataforma, por padrão, tentará baixar do DockerHub. Certifique-se de que o nome da imagem foi inserido corretamente.                                                                                           |

Depois que a instância for criada com sucesso, você poderá consultar o guia [Gerenciar instâncias](/docs/pt-BR/guides/gpu-instance-quickstart-manage-instances) para acessar a instância.