VPS TensorFlow — no 5,49 €/mēn
Apmāciet TensorFlow modeļus bez robežām — serveris uz NVMe ar RAM rezervi, testa periods 5 stundas, jūs neko neriskējat
Palaist TensorFlow tūlīt
VPS TensorFlow videi ir virtuālais serveris ar pilnu root piekļuvi modeļu apmācībai un inferencei uz TensorFlow un Keras. Jūs paši instalējat Linux, Python un vajadzīgās TensorFlow versijas, un aprēķini notiek uz servera, atbrīvojot jūsu datoru. RAM rezerve un ātri NVMe diski tur datu kopas un modeļu svarus blakus, bet TensorBoard ir pieejams no pārlūka. Tarifi no 5,49 €/mēn, pieejams testa periods 5 stundas — pārbaudiet veiktspēju uz saviem datiem pirms apmaksas.
Tarifi
VPS TensorFlow videi
Standard 1 (4 vCPU, 4 GB) un Standard 2 (4 vCPU, 6 GB) der prototipiem un atkļūdošanai. Inferencei un mazu modeļu apmācībai uz CPU vajag no Power 3 (16 vCPU, 24 GB), smagai apmācībai — videokarti. 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 |
Sava TensorFlow vide
Instalējiet vajadzīgās Python, TensorFlow un Keras versijas — saviem modeļiem, bez svešiem ierobežojumiem un aprēķinu laika limitiem.
Apmācība mākonī
Garas apmācības notiek uz servera visu diennakti un neaizņem jūsu portatīvo datoru — palaidiet un atstājiet rēķināties.
Datu kopas uz NVMe
Ātri diski un RAM rezerve paātrina lielu datu kopu ielādi un tur modeļu svarus blakus aprēķinam.
Kā palaist TensorFlow uz VPS
Izvēlieties tarifu un attēlu
Izvēlieties tarifu — Standard 1 (4 vCPU, 4 GB) vai Standard 2 (4 vCPU, 6 GB) — un norādiet Linux attēlu, Ubuntu vai Debian, savam ML stekam.
Instalējiet OS paši
Caur paneli jūs patstāvīgi izvietojat izvēlēto OS uz KVM servera — vide ir pilnībā jūsu kontrolē.
Noskaņojiet TensorFlow
Caur SSH vai KVM konsoli instalējiet Python un TensorFlow, ielādējiet datus un palaidiet apmācību ar TensorBoard.
Serveris jūsu modeļiem
Ieteiksim, kuru tarifu izvēlēties pēc modeļa un datu kopas izmēra: RAM apjomu, vCPU skaitu un vietu uz NVMe. Inferencei un apmācībai ar GPU konfigurāciju piemeklēsim atsevišķi.
Palīdzēsim noskaņot vidi, TensorBoard un drošu piekļuvi. Alternatīvais ietvars — VPS PyTorch, konfigurācijas ar videokarti — GPU serveri.
Izvēlēties konfigurācijuBiežāk uzdotie jautājumi
Neatradāt atbildi?
Rakstiet mums kontaktu lapā.
Jebkuras — jums ir root piekļuve, jūs paši instalējat vajadzīgo Python, TensorFlow un Keras versiju savam projektam.
Jā: palaidiet apmācību caur systemd, tmux vai nohup — process turpinās pēc atslēgšanās no SSH. Žurnāli un kontrolpunkti tiek rakstīti uz servera diska.
Pamata tarifos uzsvars ir uz vCPU, RAM un NVMe. Uzdevumiem ar videokarti GPU konfigurāciju piemeklēsim atsevišķi — atstājiet pieprasījumu.
Jā. Pēc TensorBoard palaišanas tas atveras pārlūkā pēc servera adreses — apmācības metrikas skatāties attālināti.
Inferencei un mazu modeļu apmācībai — jā: 16 vCPU un 24 GB (Power 3, 27,99 €/mēn) tiek galā ar tipiskiem uzdevumiem. Smagai apmācībai vajadzīgs GPU.
Samaziniet partijas izmēru un izmantojiet datu ģeneratorus, nevis ielādējiet visu datu kopu RAM. Ja ar to nepietiek — pārejiet uz tarifu ar 32–64 GB (Max 1 vai Max 3).
Jā, piezīmju grāmatiņu instalē uz servera un atver pa drošu tuneli vai aiz Nginx ar paroli. Atvērt portu uz āru bez aizsardzības nav ieteicams.
Jā, KVM konsole dod tādu pašu piekļuvi kā monitors ar tastatūru blakus mašīnai: konfigurācijas labošana, ielāde recovery režīmā, pārinstalēšana.