Аренда GPU

Выбор GPU

У каждой модели GPU одна фиксированная цена за час. На странице Арендовать GPU видно, сколько карт каждой модели свободно прямо сейчас и сколько максимум доступно на одном сервере — это максимум, который можно заказать в один сервер.

Количество GPU. В сервере может быть от 1 до 8 GPU, все на одной машине. Цена умножается на количество. Как несколько GPU работают вместе — в разделе Несколько GPU.
CPU и RAM делятся пропорционально арендованным GPU: 1 GPU из 4 на машине получает четверть ядер и четверть от 90% RAM (не меньше 1 ядра и 2 ГБ). Разделяемая память (/dev/shm) — половина вашей RAM, до 32 ГБ.
Платформа сама подбирает лучшую машину: сначала хосты высшего уровня, затем более надёжные, затем с самой плотной упаковкой.

Шаблон или модель могут требовать минимальную версию CUDA (драйвер NVIDIA у хоста). Машины со старым драйвером пропускаются автоматически.

Шаблоны и модели

Шаблон — это готовый Docker-образ с нужной командой, портами и настройками, см. Шаблоны. Некоторые шаблоны запускают модель (для vLLM, SGLang и эмбеддингов она обязательна, ComfyUI может стартовать с моделью по желанию). Показываются только модели, чья суммарная потребность в видеопамяти помещается на выбранные GPU, см. Модели.

Шаблон Свой Docker-образ запускает любой публичный образ (например ghcr.io/me/app:1.2) с его собственными entrypoint и командой.

Диск

У каждого шаблона свой размер диска по умолчанию (20–100 ГБ). Можно указать от 10 до 2000 ГБ. Диск — это ваш постоянный каталог /workspace: он сохраняется при перезапуске и остановке.

Веса моделей не занимают ваш диск: они монтируются только для чтения в /models/<id-модели>.

Переменные окружения

Можно добавить до 50 переменных (имена в ВЕРХНЕМ_РЕГИСТРЕ, значения до 4 КБ). Частые примеры:

Переменная	Зачем
`HF_TOKEN`	Ваш токен Hugging Face. Обязателен для закрытых (gated) моделей: Llama, Gemma.
`WANDB_API_KEY`	Логирование обучения в Weights & Biases.

Значения переменных, в имени которых есть TOKEN, KEY, SECRET или PASSWORD, скрываются в кабинете и в API.

Платформа всегда задаёт:

Переменная	Значение
`GYSGA_INSTANCE_ID`	Идентификатор сервера, например `i-abc12345`.
`GYSGA_TOKEN`	Случайный токен для веб-интерфейсов (Jupyter использует его для входа). Показан в панели подключения.

Жизненный цикл

Статус	Что происходит	Оплата
`creating`	GPU зарезервированы, ждём машину хоста.	нет
`pulling`	Хост скачивает Docker-образ и модель (прогресс виден).	нет
`starting`	Контейнер создаётся или перезапускается.	нет
`running`	Контейнер работает.	да
`stopping`	Запрошена остановка.	нет
`stopped`	Контейнер остановлен, GPU освобождены, данные сохранены.	нет
`unreachable`	Машина хоста пропала из сети.	нет
`error`	Что-то пошло не так (например, образа не существует). Причина в сообщении.	нет
`destroying` → `destroyed`	Контейнер и данные удаляются.	нет

Каждое изменение записывается в журнал событий сервера — он виден в кабинете и через API.

Оплата

Оплата посекундная, только пока сервер в статусе running.
Если хост пропал из сети, оплата приостанавливается (unreachable) и возобновляется, только когда сервер снова работает. Время простоя не оплачивается.
Когда баланс заканчивается, сервер автоматически останавливается (но не удаляется). Пополните баланс и запустите его снова.
Для запуска нужно, чтобы баланса хватало минимум на час.
Цена работающего сервера фиксируется при запуске; изменения цен касаются только новых серверов.

Остановка, запуск и удаление

Остановить — оплата прекращается сразу. Данные в /workspace остаются на машине хоста.
Запустить — сервер снова стартует на той же машине (там его данные). Если её GPU за это время заняли, появится «GPU этой машины заняты»: попробуйте позже или создайте новый сервер.
Остановленные серверы удаляются автоматически через 7 дней.
Удалить — удаляет контейнер и /workspace. Это необратимо.