VPS для машинного обучения и AI
Обучай модели в облаке, а не на ноутбуке — VPS на NVMe с root-доступом и KVM, тест-период 5 часов, вы ничем не рискуете
Запустить ML-сервер сейчас
VPS для машинного обучения и AI — это виртуальный сервер с полным root-доступом для обучения моделей, инференса и обработки данных в облаке. Вы сами ставите Linux, Python и фреймворки, а тяжёлые расчёты идут на сервере, не нагружая ваш компьютер. Подходит для проектов на PyTorch, TensorFlow и Stable Diffusion. Тарифы от 5 €/мес, доступен тестовый период 5 часов — проверьте скорость обучения на своих данных до оплаты.
Тарифы VPS
Mini, Pro и Max — помесячно или за год со скидкой.
Standard 1
| 4 vCPU · AMD EPYC |
| 4 ГБ RAM |
| 50 ГБ NVMe |
| Безлимитный трафик |
| 1× IPv4 · KVM |
| Поддержка 24/7 |
Standard 2
| 4 vCPU · AMD EPYC |
| 6 ГБ RAM |
| 60 ГБ NVMe |
| Безлимитный трафик |
| 1× IPv4 · KVM |
| Поддержка 24/7 |
Standard 3
| 6 vCPU · AMD EPYC |
| 8 ГБ RAM |
| 80 ГБ NVMe |
| Безлимитный трафик |
| 1× IPv4 · KVM |
| Поддержка 24/7 |
Своё ML-окружение
Ставьте PyTorch, TensorFlow, scikit-learn и нужные версии CUDA-библиотек под свои модели.
Расчёты в облаке
Обучение и инференс идут на сервере, а не на ноутбуке — доступ к серверу и данным круглосуточно.
Полный контроль
Root-доступ, установка пакетов, датасеты на быстрых NVMe-дисках и резервные копии — сервер полностью ваш.
Как запустить ML-сервер
Три шага — от выбора тарифа до обучения модели.
Выберите тариф и образ
Подберите Mini, Pro или Max под размер моделей и датасетов и выберите образ Linux — Ubuntu, Debian или другой дистрибутив.
Установите ОС сами
Через панель вы самостоятельно разворачиваете выбранную ОС на KVM-сервере — конфигурация полностью под вашим контролем.
Настройте стек и обучайте
По SSH или KVM-консоли установите Python и ML-фреймворки, загрузите датасеты и запускайте обучение.
Сервер под ваши модели и данные
Подскажем конфигурацию под размер датасета и модели: объём RAM, число vCPU и место на NVMe под данные и чекпоинты. Для тяжёлых задач и рендера нейросетей смотрите GPU-серверы.
Готовые окружения под инструменты Data Science — Jupyter, OpenCV и Stable Diffusion — помогут стартовать быстрее.
Смотреть VPS для AI/MLЧастые вопросы
Не нашли ответ?
Напишите нам через форму на странице контактов.
Любые с root-доступом — PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Keras и другие. Вы сами ставите нужные версии и CUDA-библиотеки.
Для больших датасетов и тяжёлого обучения рекомендуем тариф Max, а для GPU-ускорения — профильные GPU-серверы. Подберём конфигурацию под вашу задачу.
Для многих задач достаточно CPU-тарифа, но для глубокого обучения и генеративных моделей эффективнее GPU-серверы — смотрите VPS с GPU.
Да, для VPS доступен тестовый период 5 часов — проверьте скорость обучения и инференса на своих данных до оплаты.
Вы сами выбираете образ и устанавливаете ОС. К серверу доступна KVM-консоль — доступ на уровне «железа»: установка и переустановка ОС, работа до загрузки сети и аварийный доступ, помимо SSH.
Нет, в тариф она не входит. Защита от DDoS подключается отдельно под потребности проекта — оставьте запрос, и мы подберём решение.
На одном сервере формального SLA нет, но у нас несколько дата-центров: под высокие требования к доступности мы строим распределённый отказоустойчивый кластер в нескольких ДЦ, который даёт более высокий аптайм. Опишите задачу — подберём схему.
Да, при росте моделей и датасетов ресурсы тарифа можно увеличить — добавить vCPU, RAM или диск с минимальным простоем.