VPS для AI/ML
Обучайте и запускайте модели TensorFlow и PyTorch на своём сервере — тест-период 5 часов, вы ничем не рискуете
Запустить окружение ML
VPS для AI/ML — это виртуальный сервер с root-доступом и NVMe-дисками, на котором вы сами разворачиваете окружение для машинного обучения: TensorFlow, PyTorch, Jupyter и нужные библиотеки. Подходит для обучения и инференса моделей, обработки данных и разработки — специалистам по data science, ML-инженерам и стартапам. При необходимости подключается GPU. Тарифы от 5 €/мес, доступен тестовый период 5 часов — проверьте производительность и совместимость окружения до оплаты.
Тарифы
VPS под AI/ML
Для экспериментов и инференса лёгких моделей хватит тарифа Mini, для обучения и тяжёлых нагрузок — Pro. Масштабирование по мере роста, тестовый период 5 часов до оплаты.
Сравнить все тарифыStandard 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 |
TensorFlow и PyTorch
Ставьте любые фреймворки и версии CUDA — root-доступ позволяет собрать окружение под свою задачу без ограничений.
Быстрые NVMe-диски
Датасеты и чекпоинты читаются с NVMe без узких мест — обучение и загрузка данных идут быстрее.
GPU при необходимости
Для обучения тяжёлых моделей и ускорения инференса подключается GPU — оставьте запрос, подберём конфигурацию.
Как запустить сервер за 3 шага
Выберите тариф и образ
Определитесь с ресурсами (Mini или Pro) и выберите образ ОС — обычно Ubuntu или Debian, привычные для стека ML.
Установите ОС через KVM
Вы сами разворачиваете ОС из панели, а при необходимости — вручную через KVM-консоль на уровне «железа».
Поднимите окружение ML
Через KVM-консоль или SSH установите CUDA, TensorFlow, PyTorch, Jupyter и зависимости — и начинайте обучение или инференс.
Полный контроль над ML-окружением
Root-доступ и KVM-консоль дают полную свободу: ставьте нужные версии драйверов, CUDA и фреймворков, собирайте контейнеры и запускайте пайплайны без ограничений shared-хостинга.
Изолированные ресурсы vCPU и RAM, NVMe-диски под датасеты и чекпоинты, а при росте нагрузки — масштабирование или подключение GPU под конкретную задачу.
Задать вопросЧастые вопросы
Не нашли ответ?
Напишите нам через форму на странице контактов.
Да, для VPS доступен тестовый период 5 часов — проверьте производительность, совместимость драйверов и окружения TensorFlow или PyTorch до оплаты.
Да. Root-доступ позволяет установить любые версии CUDA, TensorFlow, PyTorch и библиотек — окружение вы собираете полностью под свою задачу.
Да, для обучения тяжёлых моделей и ускорения инференса GPU подключается отдельно. Оставьте запрос — подберём конфигурацию под вашу нагрузку.
Да, вы сами выбираете образ и разворачиваете ОС из панели. Обычно это Ubuntu или Debian — привычные дистрибутивы для ML-стека.
Да. К серверу доступна KVM-консоль — доступ на уровне «железа» для установки и переустановки ОС и аварийного управления, помимо SSH.
Для экспериментов и инференса подходит Mini, для обучения и тяжёлых нагрузок — Pro. При необходимости масштабируем ресурсы или подключаем GPU.
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.