Kokio serverio reikia mašininiam mokymuisi ir dirbtiniam intelektui

Išsiaiškink, kur pakanka procesoriaus, o kur būtina vaizdo plokštė — ir patikrink konfigūraciją su savo duomenimis per 5 valandų bandomąjį režimą

Parinkti konfigūraciją
Konfigūracijos parinkimas ML ir DI

Serverio pasirinkimas mašininiam mokymuisi prasideda nuo vieno klausimo: ar iš tiesų reikia vaizdo plokštės. Procesoriaus pakanka klasikiniam mašininiam mokymuisi, duomenų paruošimui ir nedidelių modelių paleidimui: septynių milijardų parametrų modelis 4 bitų kvantavime užima 4–5 GB, 8 bitų — 7–8 GB, o kartu su kontekstu ir operacine sistema planuojama nuo 16 GB atminties. Vaizdo plokštės reikia neuroninių tinklų mokymui ir generatyvinių modelių paleidimui — tokia konfigūracija į planus neįeina ir surenkama pagal užduotį. Žemiau — konfigūracijos pagal scenarijus; pasirinkęs užsisakyk VPS AI/ML.

Kiek kainuoja toks serveris

Planai be vaizdo plokštės — duomenims, klasikiniam ML ir modelių paleidimui. 5 valandos bandymo prieš apmokėjimą.

5.49 mėn.

Standard 1

4 vCPU · AMD EPYC
4 GB RAM
50 GB NVMe
Neribotas duomenų srautas
IPv4 · KVM
Pagalba 24/7
6.99 mėn.

Standard 2

4 vCPU · AMD EPYC
6 GB RAM
60 GB NVMe
Neribotas duomenų srautas
IPv4 · KVM
Pagalba 24/7
8.99 mėn.

Standard 3

6 vCPU · AMD EPYC
8 GB RAM
80 GB NVMe
Neribotas duomenų srautas
IPv4 · KVM
Pagalba 24/7

Konfigūracija tipinei užduočiai

Atminties ir branduolių orientyrai apkrovoms, kurios sukasi procesoriuje.

Užduotis Konfigūracija Planas Kaina, €/mėn.
Mokomieji projektai, scikit-learn su mažais duomenimis 6 vCPU · 8 GB · 80 GB Standard 3 8,99 € Užsisakyti
Jupyter ir duomenų rinkinių paruošimas 8 vCPU · 8 GB · 100 GB Standard 4 10,99 € Užsisakyti
Kvantuoto 7B modelio paleidimas 10 vCPU · 16 GB · 160 GB Power 1 17,99 € Užsisakyti
Gradientinis stiprinimas, ETL su didelėmis lentelėmis 16 vCPU · 24 GB · 240 GB Power 3 27,99 € Užsisakyti
Šimtų GB duomenų rinkiniai, sunkus apdorojimas 40 vCPU · 64 GB · 700 GB Max 3 84,99 € Užsisakyti

Orientyrai skaičiavimui procesoriumi. Neuroninių tinklų mokymui reikia konfigūracijos su vaizdo plokšte: ji į šiuos planus neįeina ir parenkama atskirai pagal modelį bei duomenų kiekį. Kainos nurodytos mėnesiniam mokėjimui iš mūsų kainoraščio — pusmečiui 10%, metams 18% pigiau.

1

Atmintis modeliui ir kontekstui

Prie modelio svorio pasirinktame kvantavime pridėk kontekstą ir sistemą: 7B su 4 bitais — 4–5 GB, o 16 GB atminties yra darbinis minimumas.

2

Branduoliai duomenims

Pirminis apdorojimas, ETL ir gradientinis stiprinimas gerai lygiagretinami — čia padeda 16–40 vCPU, o ne vaizdo plokštė.

3

GPU skirtas mokymui

Neuroninių tinklų ir generatyvinių modelių mokymui reikia vaizdo plokštės. Tokią konfigūraciją surenkame pagal užduotį — žiūrėk GPU serverių palyginimą.

Kaip parinkti serverį pagal savo užduotį

Trys žingsniai — nuo modelio reikalavimų iki matavimo su savo duomenimis.

1

Nustatyk apkrovos tipą

Neuroninio tinklo mokymas reiškia GPU. Modelio paleidimas, klasikinis ML ir duomenų apdorojimas sukasi procesoriuje.

2

Apskaičiuok atmintį

Sudėk modelio svorį reikiamame kvantavime, paketo ar konteksto dydį ir 2 GB sistemai — tai ir bus atminties minimumas.

3

Patikrink su savo duomenimis

VPS išduodamas 5 valandų bandomuoju režimu: susikurk aplinką, paleisk vieną epochą ar paketą užklausų ir apsispręsk prieš mokėdamas.

Konfigūracija parinkta — laikas užsisakyti

Konfigūracija parinkta — laikas užsisakyti

Planai ir užsakymo tvarka — puslapyje VPS AI/ML. Jei reikia vaizdo plokštės, pradėk nuo GPU serverių palyginimo: ten paaiškinta, ką dar tikrinti be plokštės modelio.

Jei įrankis jau žinomas, pradėk nuo jo puslapio: PyTorch, TensorFlow, Jupyter arba Stable Diffusion.

Eiti į VPS užsakymo puslapį

Dažniausiai užduodami klausimai

Neradote atsakymo?
Parašykite mums per kontaktų puslapį.

Procesoriaus pakanka klasikiniam ML, duomenų paruošimui ir nedidelių modelių paleidimui. Vaizdo plokštės reikia neuroninių tinklų ir generatyvinių modelių mokymui — tokią konfigūraciją surenkame pagal užduotį.

Apie 4–5 GB 4 bitų kvantavime ir 7–8 GB 8 bitų. Su kontekstu ir sistema planuok nuo 16 GB atminties — tai Power 1 už 17,99 €/mėn.

Paties serverio NVMe diske: Power 1 turi 160 GB, Power 3 — 240 GB, Max 3 — iki 700 GB. Jei duomenų daugiau, parašyk pagalbos komandai ir prijungsime papildomą diską.

Bet kokias: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, JAX, conda aplinkas ir reikiamas tvarkyklių versijas. Root prieiga pilna, o į tavo programinį rinkinį mes nesikišame.

ETL, pirminis apdorojimas ir gradientinis stiprinimas gerai lygiagretinami: 16 vCPU (Power 3, 27,99 €/mėn.) su tomis pačiomis lentelėmis pastebimai greitesni nei 8.

Taip, Jupyter įsidiegia serveryje ir atsidaro naršyklėje per SSH tunelį arba atvirkštinį proxy. Tavo užrašinės ir duomenys lieka tavo paties serveryje.

Kaina priklauso nuo plokštės modelio ir vaizdo atminties kiekio, todėl skaičiuojama pagal užduotį. Aprašyk modelį ir duomenų kiekį — surinksime konfigūraciją ir pateiksime kainą.

Puslapyje VPS AI/ML: planai, OS atvaizdai ir užsakymo pateikimas. Serveris išduodamas 5 valandų bandomuoju režimu — moki tik patikrinęs.