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GPU en la nube
Alquila instancias A100 / H100 / L40 directamente desde la plataforma. Paga por hora, sin contratos.
Qué es
Cloud GPU te permite alquilar instancias con aceleradores NVIDIA (hardware de clase A100, H100 y L40) directamente dentro de osFoundry y pagarlas por horas, sin contratos ni compromisos de capacidad reservada. En lugar de abrir una cuenta en la nube, solicitar cuota de GPU y montar tú mismo los drivers y CUDA, abres el selector de instancias, eliges una GPU por VRAM y región, y la plataforma la aprovisiona por ti. Cuando terminas, la liberas y la facturación se detiene.
Dentro de osFoundry la misma GPU alquilada respalda tres flujos de trabajo sin configuración adicional. Puedes ejecutar trabajos de fine-tuning gestionados sobre ella, levantar un notebook con GPU para experimentar, o desplegar un modelo como endpoint con autoescalado que aprovisiona GPU en la nube bajo demanda. El selector de instancias obtiene los precios en vivo desde el servidor y no de una tabla fija, así que la tarifa por hora que ves (junto al modelo de GPU, la memoria, la vCPU, la RAM y un tiempo estimado de arranque en frío) es la tarifa que realmente se te cobra. Si no se pueden cargar los precios reales, la plataforma no muestra nada seleccionable en lugar de cotizar una cifra que no respetará.
Esto importa porque el tiempo de GPU es caro y es fácil dejarlo corriendo. La facturación por horas, que empieza al aprovisionar y termina al liberar, sin plazo mínimo, mantiene barato un experimento de cinco minutos y deja visible el coste de una instancia olvidada. Como osFoundry es local-first, los trabajos pequeños siguen siendo gratis en la GPU de tu propio dispositivo, y recurres a una A100 o H100 alquilada solo cuando un modelo necesita de verdad más VRAM de la que tiene tu máquina. Es la misma postura que el resto del espacio de trabajo: tus claves, tus datos donde sea posible e infraestructura de pago solo cuando tú la eliges.
Capacidades principales
- Alquila instancias GPU NVIDIA de clase A100, H100 y L40 bajo demanda, sin solicitudes de cuota, sin trámites de compra y sin contratos de capacidad reservada
- Paga por horas: la facturación empieza cuando se aprovisiona la instancia y se detiene cuando la liberas, sin nada que cancelar ni plazo mínimo
- Elige tu instancia desde una lista en vivo con precios del servidor que muestra modelo de GPU, VRAM, vCPU, RAM, región y tiempo estimado de arranque en frío antes de comprometerte
- Usa la misma GPU alquilada para trabajos de fine-tuning, notebooks estilo Jupyter y endpoints de modelo con autoescalado, todo desde un único espacio de trabajo
- Mantén gratis los trabajos pequeños en tu propio hardware: la GPU de tu dispositivo no cuesta nada, y recurres a la nube solo cuando un modelo necesita más VRAM de la que tienes
Casos de uso
- Ingeniero de ML: haz fine-tuning de un modelo de 13B que no cabe en un portátil alquilando una H100 durante el tiempo del entrenamiento y liberándola en cuanto termina el trabajo
- Investigador: abre un notebook con GPU sobre una A100 para una tarde de experimentación y paga solo por las horas que la instancia esté activa, sin cuenta ni cuota que configurar antes
- Equipo de producto: despliega un modelo como endpoint con autoescalado en GPU de clase L40 y deja que la plataforma aprovisione y facture capacidad por hora según sube y baja el volumen de peticiones
Preguntas frecuentes
¿Qué GPU puedo alquilar y cuánto cuestan?
Puedes alquilar instancias NVIDIA de clase A100, H100 y L40. Los precios son por hora y se sirven en vivo dentro del selector de instancias, que muestra el modelo, la VRAM, la vCPU, la RAM, la región y el tiempo estimado de arranque en frío de cada GPU. osFoundry no publica a propósito una tabla de precios fija en la app, porque la tarifa que se te cobra es la que el servidor cotiza en el momento en que eliges. Consulta el selector en vivo para ver el coste por hora actual en tu región.
¿Cómo funciona la facturación por horas y hay contratos?
No hay contratos, reservas ni plazos mínimos. La facturación empieza cuando se aprovisiona la instancia y se detiene cuando la liberas, de modo que un experimento corto cuesta solo una fracción de hora y no hay nada que cancelar. Ten en cuenta que desplegar un endpoint aprovisiona y factura una GPU en cuanto se levanta, incluso antes de que el modelo esté del todo listo, así que libera las instancias que ya no uses.
¿Tengo que usar GPU en la nube o puedo ejecutar modelos en local?
Puedes ejecutar modelos en la GPU de tu propio dispositivo gratis: osFoundry es local-first, y el entrenamiento y la inferencia locales no consumen créditos de nube. La GPU en la nube está para cuando un modelo necesita más VRAM de la que tiene tu máquina, o cuando quieres capacidad de acelerador dedicada para un trabajo de fine-tuning o un endpoint en servicio. Eliges por cada carga de trabajo si quedarte en local o alquilar.