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配置 GPU 规格、选择或自定义镜像，支持保存为私有镜像
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GPU 规格
A100 40G
单卡 · 40GB HBM2e · NVLink
¥18.5 / GPU·时
A100 80G
单卡 · 80GB HBM2e · 训练推荐
¥28.0 / GPU·时
H100 80G
单卡 · 80GB HBM3 · 推理/训练
¥42.0 / GPU·时
GPU 数量
1 卡
2 卡
4 卡
8 卡
可用区
华东一区（上海）
华北一区（北京）
华南一区（深圳）
选择镜像
PT
pytorch-2.2-cuda12
PyTorch 2.2 · CUDA 12.1 · Python 3.10 · 官方
JP
jupyter-scipy-gpu
JupyterLab · SciPy · NumPy · 科研常用
VL
vllm-0.4-triton
vLLM 0.4 · Triton · 推理服务
+
自定义配置镜像
基于官方镜像添加依赖包与启动脚本
自定义镜像配置
基础镜像
pytorch-2.2-cuda12
tensorflow-2.15-gpu
ubuntu-22.04-minimal
Python 版本
3.10
3.11
3.12
pip 依赖
每行一个包
transformers==4.40.0 deepspeed==0.14.0 datasets==2.19.0
启动命令
可选
transformers@4.40
×
deepspeed@0.14
×
datasets@2.19
×
保存为私有镜像
实例创建完成后，将当前环境快照保存至镜像中心，供后续实例复用
镜像名称
系统盘
100 GB
200 GB
500 GB
数据盘
可选
不挂载
500 GB
1 TB
2 TB
网络
默认 VPC · 内网互通
公网 IP · 按流量计费
SSH 密钥
zhang-lab-key（默认）
team-shared-key
+ 上传新密钥
备注
可选