VPS для PyTorch
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 €/мес, доступен тестовый период 5 часов — проверьте скорость обучения на своих данных до оплаты.
Тарифы
VPS под PyTorch
Для экспериментов и небольших моделей подойдёт тариф Mini, для трансферного обучения и больших датасетов — Pro. Под задачи с GPU конфигурацию подберём отдельно. 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
Определитесь с Mini или Pro 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, безопасный удалённый доступ и резервное копирование ваших моделей.
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.
Для тяжёлого обучения и трансферного обучения рекомендуем тариф Pro: выделенные vCPU, больше RAM и быстрые NVMe-диски под датасеты.
В базовых тарифах Mini и Pro упор на vCPU, RAM и NVMe. Под задачи с видеокартой конфигурацию с GPU подберём отдельно — оставьте запрос.
Да, для VPS доступен тестовый период 5 часов — проверьте скорость обучения на своих данных до оплаты.
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.
Вы сами выбираете образ и устанавливаете ОС, а к серверу доступна KVM-консоль — доступ на уровне «железа» для установки и аварийного управления, помимо SSH.
Да, при росте модели можно перейти на тариф выше — добавить vCPU, RAM и место на диске под большие датасеты.