TensorDock — это marketplace GPU-виртуалок: Dashboard, hostnode/location deploy, SSH или API v2. Фокус-ключ: tensordock. Канон: How to SSH, API Getting Started, Instance Creation. Соседи: Vast.ai, Runpod, Salad Cloud, ИИ-автоматизация.

Ниже — маршрут: Marketplace → port 22 → SSH из Networking. Ставки live; рубли не фиксируем.

Три пути старта

Путь Суть Старт Когда
Marketplace UI GPU по цене/RAM/disk Dashboard → Deploy первый GPU без API
SSH (port 22) forward 22 + ключ Networking → готовая команда после Running
API location auto hostnode POST /api/v2/instances + location_id скрипты
API hostnode точный hostnode + ports hostnode_id + port_forwards полный контроль

Источник: docs.tensordock.com how-to-ssh (Marketplace, forward port 22, автогенерация SSH в Networking); dashboard API getting-started (Bearer, base https://dashboard.tensordock.com/api/v2, 100 req/min); instance-creation (location vs hostnode, images ubuntu20/22/24 + ml_everything + windows10, min storage 100GB, ssh_key XOR ssh_key_id, port 22 Ubuntu / 3389 Windows). Сверка: 2026-10-17. ₽/час не выдумываем.

Первый день с TensorDock

  1. В Dashboard откройте Marketplace: GPU, RAM, storage (≥100GB по API), vCPU, образ Ubuntu.
  2. Обязательно forward на internal port 22 (дока SSH). Без этого SSH не откроется.
  3. Передайте SSH public key (или ssh_key_id в API). Deploy и дождитесь running.
  4. В Networking скопируйте авто-сгенерированную SSH-команду (хост/порт уже учтены) и выполните в терминале.
  5. Проверьте nvidia-smi. Файлы — scp/rsync на тот же host:port. Idle instance остановите/удалите по политике биллинга Marketplace.
# API v2 (токен из Developer Settings; не коммитьте)
export TD_TOKEN=YOUR_TOKEN

curl -X GET "https://dashboard.tensordock.com/api/v2/instances" \
  -H "Authorization: Bearer $TD_TOKEN" \
  -H "Accept: application/json"

# пример location-based create (поля - из доки; UUID live)
# POST /api/v2/instances
# image ubuntu2404, resources.gpus, location_id, ssh_key, storage_gb >= 100

# SSH: команда из Dashboard → Networking (не выдумывайте порт)
# ssh -p EXTERNAL_PORT -i ~/.ssh/id_ed25519 user@HOST

Location-based auto-selects hostnode; hostnode-based даёт port_forwards и placement. cloud_init: packages / runcmd / write_files на first boot.

Типичные ошибки

  • Deploy Ubuntu без forward порта 22.
  • Игнорировать Networking-команду и стучаться на :22 без mapped external port.
  • Передать и ssh_key, и ssh_key_id сразу (API запрещает оба).
  • Storage < 100GB в API create.
  • Фиксировать ₽/час без сверки Marketplace на дату.

FAQ: TensorDock

Что такое TensorDock простыми словами?

TensorDock — marketplace GPU VM: выбираете hostnode/локацию, образ Ubuntu, SSH-ключ и (для SSH) forward порта 22. Канон: docs.tensordock.com и dashboard API v2.

С чего начать новичку?

Dashboard Marketplace → GPU/RAM/storage/vCPU → Ubuntu → forward port 22 → SSH key → Deploy. Команду SSH берите из Networking (автогенерация).

Почему не коннектится SSH?

Дока: для SSH нужно forward на internal port 22. Без этого Ubuntu VM по SSH не откроется. Команду копируйте из Networking, не выдумывайте порт.

Как создать instance через API?

Bearer token из Developer Settings. POST https://dashboard.tensordock.com/api/v2/instances. Нужны ресурсы, image (например ubuntu2404), ssh_key или ssh_key_id (не оба сразу). Min storage 100GB.

Какие образы доступны?

API docs: ubuntu2004, ubuntu2204, ubuntu2404, ubuntu2004_ml_everything, ubuntu2404_ml_everything, windows10 (RDP 3389). Для Ubuntu — SSH; Windows — RDP.

Есть ли цены в рублях в статье?

Нет. Стоимость GPU смотрите в Marketplace на дату. Рубли не фиксируем.

Вывод

TensorDock на 2026-10-17 — GPU marketplace: port 22 → SSH из Networking → API v2 по желанию. Цены только live. Когда нужна система обучения под GPU-интеграции — форматы на странице обучения.

Артём Денисов — эксперт Нетологии и автор курса Яндекс Практикума по промпт-инжинирингу. Сверяет TensorDock с официальной докой на дату публикации.

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 Vast.ai.