DigitalOcean — это cloud с отдельным продуктом GPU Droplets: VM с 1 или 8 GPU, boot disk и scratch disk для AI/ML. Фокус-ключ: digitalocean. Канон: Create GPU Droplets, Recommended GPU setup, Connect with SSH. Соседи: Vultr, Paperspace, Lambda Labs, ИИ-автоматизация.
Ниже — маршрут: Control Panel → GPU Droplet → AI/ML-ready → SSH → nvidia-smi. Ставки live; рубли не фиксируем.
Control Panel, doctl и образы
| Путь | Суть | Старт | Когда |
|---|---|---|---|
| Control Panel | Create → GPU Droplet | аккаунт + payment | первый Droplet без CLI |
| AI/ML-ready | Ubuntu 24.04 + drivers/CUDA | slug gpu-h100x1-base / x8 | чтобы не ставить драйверы вручную |
| Capacity | on-demand или spot | наличие в регионе | spot = preview, цена плавает |
| SSH / doctl | root@IP или doctl compute ssh | SSH key на create | после инициализации (дольше обычного Droplet) |
Источник: docs.digitalocean.com how-to/gpu/create (Create → GPU Droplet, AI/ML-ready, spot preview, scratch disk non-persistent); recommended-gpu-setup (gpu-h100x1-base / gpu-h100x8-base, cuda-toolkit на образе, inference-optimized + run_model.sh); connect-with-ssh (root по умолчанию, doctl compute ssh). Сверка: 2026-10-22. ₽ не выдумываем.
Первый день с GPU Droplet
- Войдите в Control Panel → зелёная кнопка Create → GPU Droplet.
- Выберите datacenter region, где есть нужный GPU plan.
- Image: AI/ML-ready для NVIDIA (или AMD base при доступе). Для API/doctl single-GPU slug:
gpu-h100x1-base; 8 GPU:gpu-h100x8-base. - Выберите plan (1 или 8 GPU), on-demand или spot; добавьте SSH key; при необходимости включите Improved Metrics.
- Create GPU Droplet → дождитесь инициализации (дольше обычных Droplet) →
ssh root@IP→nvidia-smi.
# Control Panel → Create → GPU Droplet → AI/ML-ready + SSH key
ssh root@YOUR_DROPLET_IP
nvidia-smi
# CLI
doctl auth init
doctl compute droplet create gpu-lab \
--region REGION_SLUG \
--size GPU_SIZE_SLUG \
--image gpu-h100x1-base \
--ssh-keys KEY_ID
doctl compute ssh gpu-lab
# inference-optimized образ: после SSH
# ./run_model.sh # от root, по доке DigitalOcean
Scratch disk — для staging, не для единственной копии датасета. Backups GPU Droplet покрывают boot disk, не scratch. Новым аккаунтам DO может списывать precautionary charge mid-cycle — это не увеличивает итоговый bill по доке.
Типичные ошибки
- Взяли обычный Droplet image без драйверов и удивились пустому nvidia-smi.
- Положили данные только на scratch disk и потеряли их при destroy/rebuild.
- Спутали spot preview с on-demand и не заложили риск прерывания/смены цены.
- Ждали «мгновенный» boot как у CPU Droplet — GPU (особенно 8x) инициализируются дольше.
- Фиксировали ₽ без Control Panel pricing на дату.
FAQ: DigitalOcean GPU
Что такое DigitalOcean GPU Droplets простыми словами?
GPU Droplets — виртуальные машины DigitalOcean с 1 или 8 GPU, boot disk и scratch disk. Есть AI/ML-ready образы с драйверами NVIDIA/AMD. Канон: docs.digitalocean.com products/droplets how-to/gpu/create.
С чего начать новичку?
Control Panel → Create → GPU Droplet → регион → AI/ML-ready image → GPU plan (on-demand или spot) → SSH key → Create → ssh root@IP → nvidia-smi. Альтернатива: doctl compute droplet create и doctl compute ssh.
Какой образ выбрать?
Для NVIDIA single-GPU берите AI/ML-ready slug gpu-h100x1-base (даже если GPU не H100); для 8 GPU — gpu-h100x8-base. Есть inference-optimized образ с Docker и vLLM: после SSH запустите run_model.sh от root. Обычный Ubuntu потребует ручной установки драйверов.
Чем spot отличается от on-demand?
On-demand — стабильная ёмкость по тарифу on-demand. Spot GPU Droplets — public preview: цена отдельная и может меняться ежедневно от idle capacity. Scratch disk неперсистентен — не храните там единственную копию данных.
Как подключиться по SSH?
По умолчанию пользователь root: ssh root@YOUR_DROPLET_IP. Или doctl compute ssh DROPLET_NAME после doctl auth init. Private Droplet без public IP требует bastion/ProxyJump.
Есть ли цены в рублях в статье?
Нет. On-demand и spot тарифы меняются; рубли не фиксируем. Смотрите Control Panel / pricing DigitalOcean на дату сверки.
Вывод
DigitalOcean GPU Droplets на 2026-10-22 — Create → AI/ML-ready → SSH root@IP → nvidia-smi. Цены только live. Когда нужна система обучения под GPU-интеграции — форматы на странице обучения.
Хотите нейросети под свои задачи, а не «для всех»?
Когда базовых гайдов уже мало, помогает разбор под вашу работу. Наставничество, курсы и подписка Артёма Денисова — все форматы на странице обучения. Соседи по стеку — ИИ-автоматизация и Vultr.