RunPod alquila capacidad de cómputo de GPU de varias formas. Los usuarios inician pods con la GPU que eligen para desarrollo y entrenamiento, o despliegan endpoints sin servidor que se escalan con el tráfico para inferencia. Las plantillas de herramientas habituales, como Stable Diffusion y configuraciones populares de modelos de lenguaje, facilitan la puesta en marcha.
Los volúmenes de almacenamiento conservan los datos entre sesiones. Junto a una nube segura con hardware de centros de datos, hay una nube comunitaria con capacidad de proveedores independientes a precios menores. La facturación por segundo resulta útil para trabajos intermitentes.
RunPod se paga según el uso. La fiabilidad de la capacidad comunitaria varía, y los datos sensibles deben ir en las opciones seguras. Entre las alternativas están Vast.ai, Lambda, Modal, Together AI y los grandes proveedores de nube. RunPod encaja con desarrolladores e investigadores que necesitan GPU asequibles.