Implementazioni
Scegli un'immagine di sistema
Scegli un'immagine compatibile con il fornitore della tua GPU e il carico di lavoro dal catalogo corrente.
3 min di lettura · AggiornatoParti dal carico di lavoro
Scegli un'immagine generica se intendi installare il tuo stack, oppure un'immagine framework per un flusso di lavoro specifico. La tabella seguente è generata dallo stesso catalogo del selettore di implementazione.
L'elenco delle immagini disponibili cambia in base al fornitore della GPU. Il passaggio a un fornitore incompatibile reimposta la selezione su un'immagine compatibile. Il server convalida inoltre la compatibilità, incluse le richieste effettuate direttamente tramite API.
Immagini nel catalogo
Queste etichette descrivono i modelli di immagine configurati. La demo locale non avvia container né convalida i pacchetti installati di una macchina remota.
| Immagine | Etichetta del catalogo | Produttori di GPU |
|---|---|---|
Ubuntu 24.04ubuntu | Pronto per CUDA | NVIDIA, AMD |
PyTorch 2.8pytorch | CUDA 12.8 | NVIDIA |
vLLMvllm | API compatibile con OpenAI | NVIDIA, AMD |
ComfyUIcomfyui | Flux & SDXL | NVIDIA |
Ollamaollama | Server di modelli locale | NVIDIA, AMD |
JAXjax | CUDA 12 | NVIDIA |
ROCm 6.4rocm | Ottimizzato per AMD | AMD |
Debian 13debian | Immagine di sistema minima | NVIDIA, AMD |
Mantieni i carichi di lavoro riproducibili
Per un carico di lavoro reale, registra nel tuo progetto il driver, il runtime, la versione del framework e le dipendenze del modello. Il solo nome di un template non è un ambiente riproducibile. Conserva i dati di addestramento e gli output in un backup esterno al nodo noleggiato.