VPS noma AI/ML — PyTorch un TensorFlow
Pasūtiet serveri ML videi un salieciet savu steku — testa periods 5 stundas pirms apmaksas, jūs neko neriskējat
Pasūtīt ML serveri
VPS AI/ML uzdevumiem ir serveris ar root piekļuvi un NVMe diskiem, uz kura vidi saliekat paši: CUDA bibliotēkas, PyTorch, TensorFlow, Jupyter un savas conda vides. Tarifi cenrādī ir bez videokartes: tie paredzēti datu sagatavošanai, klasiskajam ML un mazu modeļu inferencei. Ja vajadzīga videokarte — ir gatavi GPU serveri ar Tesla P4 no 249 €/mēn, bet konfigurācijas ar jaudīgākām kartēm saliekam individuāli. Serveri izsniedz testa režīmā uz 5 stundām — pārbaudiet vides saderību pirms apmaksas. Nezināt, ko ņemt, — skatiet izklāstu kāds serveris vajadzīgs mašīnmācībai.
Tarifi
VPS bez videokartes
Tarifi paredzēti uzdevumiem, ko rēķina procesors: datu sagatavošanai, klasiskajam ML, mazu modeļu inferencei un izstrādei. Konfigurācija ar videokarti tarifā neietilpst un tiek salikta pēc uzdevuma — rakstiet mums. Testa periods 5 stundas pirms apmaksas.
Salīdzināt visus tarifusStandard 1
| 4 vCPU · AMD EPYC |
| 4 GB RAM |
| 50 GB NVMe |
| Neierobežota datplūsma |
| 1× IPv4 · KVM |
| Atbalsts 24/7 |
Standard 2
| 4 vCPU · AMD EPYC |
| 6 GB RAM |
| 60 GB NVMe |
| Neierobežota datplūsma |
| 1× IPv4 · KVM |
| Atbalsts 24/7 |
Kas ietilpst tarifā
Piešķirti vCPU uz AMD EPYC, RAM, NVMe disks, neierobežota datplūsma, viens IPv4, KVM konsole un atbalsts 24/7. Videokarte tarifā neietilpst.
Sava ML vide
Instalējiet jebkuras Python, conda, CUDA bibliotēku un ietvaru versijas — PyTorch, TensorFlow, scikit-learn — bez ierobežojumiem.
GPU — kā atsevišķs pakalpojums
Neironu tīkliem ir gatavi GPU serveri ar Tesla P4 no 249 €/mēn; konfigurācijas ar jaudīgākām kartēm saliekam individuāli.
Kā pasūtīt un uzstādīt vidi
Trīs soļi — no pasūtījuma noformēšanas līdz pirmajam apmācītajam modelim.
Noformējiet pasūtījumu
Izvēlieties tarifu pēc vajadzīgā RAM un diska apjoma, norādiet apmaksas periodu un OS attēlu — parasti Ubuntu vai Debian, ierastie ML stekam.
Instalējiet OS paši
Caur paneli un KVM konsoli jūs izvietojat sistēmu un saņemat piekļuvi serverim „dzelžu” līmenī.
Salieciet steku
Caur SSH instalējiet Python, ietvarus un Jupyter, ielādējiet datu kopas uz NVMe un palaidiet apmācību vai inferenci.
Neesat pārliecināti, kuru tarifu ņemt
Sāciet ar atmiņu: modeļa svars izvēlētajā kvantizācijā plus konteksts un sistēma. Konfigurāciju tabula inferencei, ETL un klasiskajam ML — lapā kāds serveris vajadzīgs mašīnmācībai.
Ja uzdevumam vajadzīga videokarte, skatiet GPU serveru salīdzinājumu: tur izskaidrots, kas ir svarīgs bez kartes modeļa un kā konfigurāciju saliek pēc uzdevuma.
Kā izvēlēties konfigurācijuBiežāk uzdotie jautājumi
Neatradāt atbildi?
Rakstiet mums kontaktu lapā.
Nē, VPS tarifi ir bez GPU. Serveris ar videokarti ir atsevišķs pakalpojums: gatavas konfigurācijas ar Tesla P4 no 249 €/mēn, bet komplektācijas ar jaudīgākām kartēm aprēķinām individuāli.
Izvēlieties tarifu, norādiet apmaksas periodu un OS attēlu, reģistrējieties — serveris tiek izveidots automātiski. Apmaksa notiek pēc testa, nevis pirms pasūtījuma.
5 stundas. Ar to pietiek, lai instalētu OS, saliktu vidi un izmēģinātu inferenci vai īsu apmācību uz reālās konfigurācijas.
Jā. Root piekļuve ļauj instalēt jebkuras Python, CUDA bibliotēku, PyTorch un TensorFlow versijas — vidi saliekat pilnībā savam uzdevumam.
Jūs paši: attēlu izvēlaties pasūtījumā un sistēmu izvietojat caur paneli vai KVM konsoli. Visbiežāk ņem Ubuntu vai Debian.
Ik mēnesi, par pusgadu ar 10 % atlaidi un par gadu ar 18 % atlaidi. Atlaide darbojas arī pagarinot, ne tikai pirmajā periodā.
Jā, tarifu maina uz lielāku ar īsu pārstartēšanu: tiek pievienoti vCPU, RAM un disks. Vide un datu kopas paliek savās vietās.
Rēķiniet pēc atmiņas: modeļa svars kvantizācijā plus konteksts un sistēma. Tabula pa uzdevumiem — lapā kāds serveris vajadzīgs mašīnmācībai.