Jarvislabs — это GPU cloud для сборки, обучения и serving AI: Instances из templates, полные VM и Serverless LLM endpoints. Фокус-ключ: jarvislabs. Канон: Overview, Getting Started, SSH, CLI. Соседи: Runpod, Vast.ai, Shadeform, ИИ-автоматизация.
Ниже — маршрут: wallet → Launch → Jupyter/SSH → Pause. Ставки live; рубли не фиксируем.
Три продукта compute
| Продукт | Суть | Старт | Когда |
|---|---|---|---|
| Instance (template) | контейнер + Jupyter/VS Code/SSH | Templates → Launch | ноутбук и короткий train |
| VM | root, Docker, VPC/SG | create —vm | свой стек и долгоживущие сервисы |
| Serverless | OpenAI-compatible endpoint | vLLM / SGLang / Ollama | production inference |
| CLI jl | create / ssh / pause / run | uv tool install jarvislabs → jl setup | скрипты и агенты |
Источник: docs.jarvislabs.ai overview (Instances/VM/Serverless, per-minute, Pause vs Delete, Choosing compute); getting_started (GPU types от A30 до H200 и RTX-PRO6000, storage до 2TB, данные в /home); ssh (ed25519, Settings, pause/resume для ключей, команда с -p); cli (jl create/ssh/pause/run, pip/uv install jarvislabs). Сверка: 2026-10-18. ₽/час не выдумываем.
Первый день с Jarvislabs
- Зарегистрируйтесь и пополните wallet (без кредита Launch не стартует).
- Templates → PyTorch (или нужный framework) → GPU, storage, region → Launch. По доке инстанс обычно готов меньше чем за минуту.
- Откройте JupyterLab или VS Code из дашборда, либо настройте SSH:
ssh-keygen -t ed25519, public key в Settings, Pause/Resume running instances. - Рабочие файлы и venv кладите под
/home— вне/homeданные не переживают pause/resume. - Закончили эксперимент: Pause (compute стоп, storage биллится) или Delete (всё стоп). Для CLI:
jl create --gpu A100 ...,jl ssh <machine_id>,jl pause <machine_id>.
# CLI / SDK (токен через jl setup; не коммитьте)
uv tool install jarvislabs
jl setup
jl create --gpu A100 --storage 100 --name my-experiment
jl ssh MACHINE_ID
jl pause MACHINE_ID
# одноразовый прогон скрипта (инстанс pause после finish)
jl run train.py --gpu A100 --requirements requirements.txt
# SSH вручную: команда с кнопки SSH в UI
# ssh -o StrictHostKeyChecking=no -p PORT HOST
Python SDK: pip install jarvislabs, Client().instances.create(gpu_type="A100", ...), затем pause. Template Instance не поддерживает Docker внутри — для Docker берите VM.
Типичные ошибки
- Писать датасеты вне
/homeи терять их после Pause. - Ждать Docker в template Instance — нужен VM.
- Добавить SSH key и не сделать Pause/Resume running instances.
- Оставить Running вместо Pause после работы.
- Фиксировать ₽/мин без сверки wallet/pricing на дату.
FAQ: Jarvislabs
Что такое Jarvislabs простыми словами?
Jarvislabs — GPU cloud для разработки, обучения и serving AI: Instances (templates), VM с root/Docker и Serverless LLM endpoints. Оплата по минуте. Канон: docs.jarvislabs.ai.
С чего начать новичку?
Аккаунт + wallet credit → Templates (например PyTorch) → GPU/storage/region → Launch → JupyterLab, VS Code или SSH. Закончили — Pause (compute стоп, /home сохраняется) или Delete (весь биллинг стоп).
Чем Instance отличается от VM и Serverless?
Instance — контейнер из шаблона (JupyterLab/VS Code/SSH), Docker внутри не поддерживается. VM — полный Linux с root и Docker. Serverless — OpenAI-compatible endpoint на vLLM/SGLang/Ollama с autoscaling. Таблица Choosing compute в overview.
Как настроить SSH?
ssh-keygen -t ed25519 → добавить public key в Settings → Pause/Resume running instances, чтобы ключ подхватился → кнопка SSH копирует команду вида ssh -o StrictHostKeyChecking=no -p PORT HOST.
Что сохраняется при Pause?
Данные под /home. Всё вне /home и системные пакеты вне /home теряются при pause/resume. Зависимости держите в conda/venv под /home или через jl run.
Есть ли цены в рублях в статье?
Нет. Ставки GPU и storage смотрите в кабинете Jarvislabs на дату. Рубли не фиксируем.
Вывод
Jarvislabs на 2026-10-18 — GPU cloud: Templates/VM/Serverless, Pause сохраняет /home, CLI jl. 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 Runpod.