A RunPod CPU Podjai már Dockert és hálózati köteteket is támogatnak
A RunPod Enhanced CPU Pods szolgáltatása mostantól Docker-t és hálózati köteteket is támogat. A vállalat ezzel egy időben frissítette PyTorch-sablonjait, valamint részletesebben ismertette a Global Volumes működését.
- Az Enhanced CPU Pods mostantól Docker-t és hálózati köteteket támogat.
- A PyTorch-sablonok a 2.6-os verziótól a 2.13-as verzióig terjednek.
- A Pod telepítésénél új CUDA-választó segíti a konfiguráció kiválasztását.
- A Global Volumes hálózati kötetként csatolható, de objektumtárolón fut.
Docker és hálózati kötetek a CPU Podokban
A RunPod 2026. október 22-i bejelentésének címe szerint az Enhanced CPU Pods mostantól támogatja a Docker használatát és a hálózati köteteket. A közlemény a változás technikai részleteit, így a támogatott Docker-konfigurációkat vagy a hálózati kötetek korlátait nem részletezi.
A bejelentés alapján a fejlesztés azokhoz a munkafolyamatokhoz kapcsolódik, amelyeknél a futtatási környezet és az adatok elérése egyaránt fontos. A Docker a környezet kezelését, a hálózati kötetek pedig a tárolt adatok elérését érintik, a RunPod azonban ezekhez nem közöl további teljesítmény- vagy elérhetőségi adatokat.
Átdolgozott PyTorch-sablonok
A RunPod újraépítette PyTorch-sablonjait. A vállalat szerint a sablonok most a 2.6-os verziótól a 2.13-as verzióig terjednek, több CUDA- és Ubuntu-verzió mellett.
A Pod telepítési folyamatába új CUDA-választó is került. Ennek segítségével a felhasználó a GPU-jához és a munkaterheléséhez illeszkedő sablont választhatja ki. A forrás nem sorolja fel külön az elérhető CUDA- és Ubuntu-verziókat, és nem közöl konkrét GPU-kompatibilitási táblázatot sem.
Mit kell tudni a Global Volumes kötetekről?
A RunPod külön felhívja a figyelmet arra, hogy a Global Volumes köteteket nem szabad egyszerűen a hálózati kötetek gyorsabb változataként kezelni. A vállalat szerint ezek a kötetek ugyanúgy csatolhatók, mint egy hálózati kötet, a háttérben azonban objektumtárolón futnak.
Ez a különbség meghatározza, milyen adatokat érdemes rajtuk elhelyezni. A közlemény nem ad további részleteket az objektumtároló technikai jellemzőiről, a sebességről, a díjazásról vagy a kapacitásról.
Mit jelent mindez a felhasználóknak?
A frissítés a RunPod felhasználóinak több, egymáshoz kapcsolódó lehetőséget kínál a futtatási környezet és a tárolás beállítására. A CPU Podok Docker- és hálózatikötet-támogatása mellett a PyTorch-sablonok szélesebb verziótartománya és az új CUDA-választó segíthet a GPU-hoz és a munkaterheléshez illő konfiguráció kiválasztásában.
A Global Volumes esetében a RunPod arra ösztönzi a felhasználókat, hogy az objektumtárolón működő köteteket a hálózati kötetektől eltérő szempontok alapján használják. A bejelentésből nem derül ki, hogy a változások pontosan mikor és milyen feltételekkel érhetők el az egyes felhasználói fiókokban.
RunPod: Enhanced CPU Pods Now Support Docker and Network Volumes
