AI ja masinõppe VPS — PyTorch ja TensorFlow serveris
Telli server oma ML-keskkonnale ja ehita stack ise — 5 tundi prooviaega enne maksmist, sa ei riski millegagi
Telli ML-server
AI/ML VPS on root-ligipääsu ja NVMe-ketastega server, kus ehitad keskkonna ise: CUDA teegid, PyTorch, TensorFlow, Jupyter ja omaenda conda-keskkonnad. Hinnakirja paketid on ilma videokaardita: need on mõõdetud andmete ettevalmistuseks, klassikaliseks masinõppeks ja väikeste mudelite käitamiseks. Kui on vaja GPU-d, on olemas valmis GPU-serverid Tesla P4-ga alates 249 €/kuus, võimsamate kaartidega konfiguratsioonid koostame ülesande järgi. Server antakse 5-tunnise prooviajaga — kontrolli enne maksmist, kas keskkond sinu ülesandega sobib. Ei tea, mida valida — vaata juhendit masinõppe serveri valimise kohta.
Paketid
VPS ilma videokaardita
Need paketid on mõõdetud koormustele, millega protsessor ise hakkama saab: andmete ettevalmistus, klassikaline masinõpe, väikeste mudelite käitamine ja arendus. Videokaardiga konfiguratsioon paketi hulka ei kuulu ja koostatakse ülesande järgi — kirjuta meile. 5 tundi prooviaega enne maksmist.
Võrdle kõiki paketteStandard 1
| 4 vCPU · AMD EPYC |
| 4 GB RAM |
| 50 GB NVMe |
| Piiramatu andmeside |
| 1× IPv4 · KVM |
| Tugi 24/7 |
Standard 2
| 4 vCPU · AMD EPYC |
| 6 GB RAM |
| 60 GB NVMe |
| Piiramatu andmeside |
| 1× IPv4 · KVM |
| Tugi 24/7 |
Mis paketi sisse kuulub
Eraldatud vCPU AMD EPYC protsessoril, muutmälu, NVMe-ketas, piiramatu andmeside, üks IPv4, KVM-konsool ja tugi 24/7. Videokaarti pakett ei sisalda.
Oma ML-keskkond
Paigalda mis tahes Pythoni, conda, CUDA teekide ja raamistike versioonid — PyTorch, TensorFlow, scikit-learn — ilma piiranguteta.
GPU eraldi teenusena
Närvivõrkude jaoks on olemas valmis GPU-serverid Tesla P4-ga alates 249 €/kuus; võimsamate kaartidega konfiguratsioonid koostame eraldi.
Kuidas tellida ja keskkond üles seada
Kolm sammu — tellimusest esimese treenitud mudelini.
Vormista tellimus
Vali pakett vajaliku mälumahu ja kettaruumi järgi, määra arveldusperiood ning vali OS-i tõmmis — tavaliselt Ubuntu või Debian, ML-i standardvalikud.
Paigalda OS ise
Juhtpaneeli ja KVM-konsooli kaudu paigaldad süsteemi ise ning saad serverile riistvaratasemel ligipääsu.
Ehita stack
SSH kaudu paigalda Python, raamistikud ja Jupyter, laadi andmestikud NVMe-le ning alusta treenimist või mudeli käitamist.
Ei tea, millist paketti võtta
Alusta mälust: mudeli kaal valitud kvantiseerimises pluss kontekst ja süsteem. Konfiguratsioonide tabel mudeli käitamiseks, ETL-i ja klassikalise masinõppe jaoks on lehel masinõppe serveri valimisest.
Kui ülesanne nõuab videokaarti, vaata GPU-serverite võrdlust: seal on kirjas, mis loeb peale kaardimudeli ja kuidas konfiguratsioon ülesande järgi kokku pannakse.
Kuidas konfiguratsiooni mõõtaKorduma kippuvad küsimused
Ei leidnud vastust?
Kirjuta meile kontaktilehe kaudu.
Ei, VPS-i paketid on ilma GPU-ta. Videokaardiga server on eraldi teenus: valmis konfiguratsioonid Tesla P4-ga alates 249 €/kuus, võimsamate kaartidega lahendused hinnastame eraldi.
Vali pakett, määra arveldusperiood ja OS-i tõmmis ning registreeru — server luuakse automaatselt. Maksad pärast prooviaega, mitte enne tellimist.
5 tundi. Sellest piisab, et paigaldada OS, ehitada keskkond ja lasta päris konfiguratsioonil läbi teha mudeli käitamine või lühike treeningtsükkel.
Jah. Root-ligipääs lubab paigaldada mis tahes Pythoni, CUDA teekide, PyTorchi ja TensorFlow versioonid — keskkonna ehitad täielikult oma ülesande järgi.
Sina ise: valid tellimisel tõmmise ja paigaldad süsteemi juhtpaneelist või KVM-konsoolist. Enamik võtab Ubuntu või Debiani.
Kuu, kuus kuud 10% soodustusega ja aasta 18% soodustusega. Soodustus kehtib ka pikendamisel, mitte ainult esimesel perioodil.
Jah, liigud suuremasse paketti lühikese taaskäivitusega: lisandub vCPU-d, mälu ja ketast. Keskkond ja andmestikud jäävad alles.
Arvesta mälu järgi: mudeli kaal valitud kvantiseerimises pluss kontekst ja süsteem. Ülesannete kaupa tabel on lehel masinõppe serveri valimisest.