VPS для PyTorch — от 5,49 €/мес
Обучай нейросети на своём сервере — VPS под PyTorch на NVMe, тест-период 5 часов, вы ничем не рискуете
Запустить PyTorch сейчас
VPS для PyTorch — это виртуальный сервер с полным root-доступом для обучения и запуска моделей глубокого обучения. Вы сами ставите Linux, Python и стек PyTorch с нужными версиями CUDA-библиотек, а тяжёлые расчёты идут на сервере, а не на вашем ноутбуке. Много RAM и быстрые NVMe-диски держат большие датасеты и чекпоинты под рукой. Тарифы от 5,49 €/мес, доступен тестовый период 5 часов — проверьте скорость обучения на своих данных до оплаты.
Тарифы
VPS под PyTorch
Standard 1 (4 vCPU, 4 ГБ) и Standard 2 (4 vCPU, 6 ГБ) годятся для отладки кода и инференса небольших моделей. Обучение на процессоре масштабируется по ядрам — берите от Power 3 (16 vCPU, 24 ГБ), а для обучения с нуля нужна GPU-конфигурация. 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 |
Свой стек PyTorch
Ставьте любые версии Python, PyTorch и CUDA-библиотек — под torchvision, transformers и ваши модели без чужих ограничений.
Расчёты в облаке
Обучение идёт на сервере круглосуточно и не занимает ваш компьютер — запускайте длинные эпохи и оставляйте их считаться.
Данные на NVMe
Быстрые диски и запас RAM держат большие датасеты и чекпоинты рядом с моделью, ускоряя итерации обучения.
Как запустить PyTorch на VPS
Выберите тариф и образ
Выберите тариф — Standard 1 (4 vCPU, 4 ГБ) или Standard 2 (4 vCPU, 6 ГБ) — и укажите нужный образ Linux — Ubuntu или Debian под ваш стек глубокого обучения.
Установите ОС сами
Через панель вы самостоятельно разворачиваете выбранную ОС на KVM-сервере — так вы полностью контролируете окружение.
Настройте PyTorch
По SSH или KVM-консоли установите Python, PyTorch и нужные библиотеки, загрузите датасет и запускайте обучение.
Сервер под ваши модели
Подскажем, какой тариф выбрать под размер модели и датасета: объём RAM, число vCPU и место на NVMe под данные и чекпоинты. Для задач с GPU подберём подходящую конфигурацию отдельно.
Поможем настроить окружение и безопасный удалённый доступ. Конфигурации с видеокартой — на странице GPU-серверы, альтернативный фреймворк — VPS для TensorFlow.
Подобрать конфигурациюЧастые вопросы
Не нашли ответ?
Напишите нам через форму на странице контактов.
Любые — вы сами ставите нужную версию Python и PyTorch с подходящими CUDA-библиотеками под свой проект на своём сервере.
Считайте по данным и чекпоинтам: чекпоинт средней модели — сотни мегабайт, набор изображений — десятки гигабайт. Стартовый запас 80–120 ГБ NVMe дают Standard 3 и Standard 5.
В базовых тарифах упор на vCPU, RAM и NVMe, видеокарты в них нет. Под задачи с видеокартой конфигурацию с GPU подберём отдельно — оставьте запрос.
Да, CPU-режим полностью поддерживается: он подходит для инференса, дообучения небольших моделей и отладки кода. Для обучения с нуля нужна видеокарта.
Обучение на процессоре хорошо масштабируется по ядрам: 16 vCPU (Power 3, 27,99 €/мес) считают заметно быстрее восьми. Память — от 24 ГБ для средних датасетов.
Да, root-доступ позволяет установить любую сборку PyTorch и драйверы. На конфигурациях без видеокарты используется CPU-версия — она ставится штатно через pip.
Подключиться через KVM-консоль: она работает на уровне «железа» и доступна, когда система не загрузилась или закрыт SSH.
Да, при росте модели можно перейти на тариф выше — добавить vCPU, RAM и место на диске под большие датасеты.