Adaptez vos grands modèles à votre rythme, pas à votre budget
Lancez l’environnement que vous maîtrisez et gardez vos coûts sous contrôle. Mettez l’exécution en pause et reprenez sans perdre votre configuration.
Pourquoi des équipes choisissent Compute pour l'entraînement
Images prêtes à l’emploi
Ubuntu, PyTorch et l’intégration Jupyter Notebook pour démarrer vite.
Modèles personnalisés
Figez votre environnement et réutilisez-le pour les prochaines sessions.
Stop/Start (sans frais, pour une durée limitée)
Mettez une longue session en pause, puis reprenez-la plus tard.
Tarification tout compris
Pas de frais de sortie. Facturation à la seconde avec crédits prépayés et recharge automatique en option.
Comment ça marche
Choisissez une niveau 4090 ou 5090.
Lancez une image PyTorch ou Ubuntu, et ouvrez Jupyter si vous le souhaitez.
Importez vos données dans l’instance avec vos scripts ou votre notebook.
Entraînez, surveillez, puis enregistrez le tout comme modèle personnalisé pour la prochaine fois.
Motifs pratiques
Expériences LoRA rapides sur une seule 4090
Affinage plus poussé sur une 5090
Notebooks pour l’exploration, puis entraînement sans interface
Aperçu des tarifs
GPU à la demande, facturés à la seconde avec des crédits prépayés.
Tout compris : calcul, stockage et transfert de données inclus.
Bonus de bienvenue : jusqu'à 250€ lors du premier achat
RTX 5090
RTX 4090
Les GPU sont disponibles à la demande aujourd’hui. La capacité spot arrive bientôt.
Vous avez des questions ?
Supportez-vous le multi-GPU ?
Oui Lancez des niveaux plus importants lorsque vous avez besoin de plus de marge de manœuvre.
Puis-je apporter mon propre contenant ?
Oui Utilisez votre image et vos scripts au sein de l'instance.
Puis-je plafonner mes dépenses ?
Oui Crédits prépayés avec recharge automatique et vos propres limites.
Puis-je apporter ma propre image Docker ?
Oui Appuyez sur votre registre et pointez le run dessus.
