PyTorchi VPS — alates 5,49 €/kuus
Treeni närvivõrke omaenda serveris — PyTorchi VPS NVMe-ketastel, 5 tundi prooviaega, sa ei riski millegagi
Käivita PyTorch kohe
PyTorchi VPS on täieliku root-ligipääsuga virtuaalserver süvaõppe mudelite treenimiseks ja käitamiseks. Paigaldad ise Linuxi, Pythoni ja PyTorchi stacki koos vajalike CUDA teekide versioonidega, ning raske arvutus käib serveris, mitte sülearvutis. Rohke muutmälu ja kiired NVMe-kettad hoiavad suured andmestikud ja kontrollpunktid käeulatuses. Paketid algavad 5,49 €/kuus ja server antakse 5-tunnise prooviajaga — mõõda treenimise kiirus oma andmetel enne maksmist ära.
Paketid
VPS PyTorchi jaoks
Standard 1 (4 vCPU, 4 GB) ja Standard 2 (4 vCPU, 6 GB) sobivad koodi silumiseks ja väikeste mudelite käitamiseks. Treenimine protsessoril skaleerub tuumade arvuga — võta Power 3 (16 vCPU, 24 GB) või suurem, nullist treenimine nõuab aga GPU-konfiguratsiooni. 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 |
Oma PyTorchi stack
Paigalda mis tahes Pythoni, PyTorchi ja CUDA teekide versioonid — torchvisioni, transformersi ja oma mudelite jaoks, ilma võõraste piiranguteta.
Arvutus serveris
Treenimine käib serveris ööpäev läbi ega hoia sinu arvutit kinni — käivita pikad epohhid ja lase neil rahulikult joosta.
Andmed NVMe-l
Kiired kettad ja varuga muutmälu hoiavad suured andmestikud ja kontrollpunktid mudeli kõrval ning kiirendavad treeningtsükleid.
Kuidas PyTorch VPS-is käivitada
Vali pakett ja tõmmis
Vali pakett — Standard 1 (4 vCPU, 4 GB) või Standard 2 (4 vCPU, 6 GB) — ja märgi Linuxi tõmmis, Ubuntu või Debian, oma süvaõppe stacki jaoks.
Paigalda OS ise
Juhtpaneeli kaudu paigaldad valitud OS-i KVM-serverisse ise — nii jääb keskkond täielikult sinu kontrolli alla.
Seadista PyTorch
SSH või KVM-konsooli kaudu paigalda Python, PyTorch ja vajalikud teegid, laadi andmestik üles ja alusta treenimist.
Server sinu mudelitele
Soovitame, milline pakett sobib sinu mudelile ja andmestiku mahule: mälumaht, vCPU arv ja NVMe ruum andmetele ning kontrollpunktidele. GPU-koormustele paneme konfiguratsiooni kokku eraldi.
Aitame keskkonna üles seada ja kaugligipääsu turvata. Videokaardiga konfiguratsioonid on lehel GPU-serverid, alternatiivne raamistik aga TensorFlow VPS.
Aita konfiguratsiooni validaKorduma kippuvad küsimused
Ei leidnud vastust?
Kirjuta meile kontaktilehe kaudu.
Kõiki — paigaldad omaenda serverisse ise vajalikud Pythoni ja PyTorchi versioonid koos sobivate CUDA teekidega.
Arvesta andmed ja kontrollpunktid kokku: keskmise mudeli kontrollpunkt on sadu megabaite, pildiandmestik kümneid gigabaite. Alguse varu 80–120 GB NVMe tuleb pakettidega Standard 3 ja Standard 5.
Baaspaketid on üles ehitatud vCPU-le, mälule ja NVMe-le — videokaarti neis ei ole. GPU-koormusteks paneme konfiguratsiooni eraldi kokku, saada meile päring.
Jah, CPU-režiim on täielikult toetatud: see sobib mudeli käitamiseks, väikeste mudelite peenhäälestuseks ja koodi silumiseks. Nullist treenimine nõuab videokaarti.
Treenimine protsessoril skaleerub tuumadega hästi: 16 vCPU (Power 3, 27,99 €/kuus) arvutab märgatavalt kiiremini kui kaheksa. Keskmiste andmestike jaoks võta 24 GB mälu või rohkem.
Jah, root-ligipääs lubab paigaldada mis tahes PyTorchi versiooni ja draiverid. Videokaardita konfiguratsioonis kasutatakse CPU-versiooni — see paigaldub tavapäraselt pipiga.
Ühenda KVM-konsooli kaudu: see töötab riistvara tasemel ja on kättesaadav ka siis, kui süsteem ei käivitu või SSH on suletud.
Jah, mudeli kasvades saab liikuda suuremasse paketti — lisandub vCPU-d, mälu ja kettaruumi suuremate andmestike jaoks.