VPS для TensorFlow — от 5,49 €/мес
Тренируй модели TensorFlow без границ — сервер на NVMe с запасом RAM, тест-период 5 часов, вы ничем не рискуете
Запустить TensorFlow сейчас
VPS для TensorFlow — это виртуальный сервер с полным root-доступом для обучения моделей и инференса на TensorFlow и Keras. Вы сами ставите Linux, Python и нужные версии TensorFlow, а расчёты идут на сервере, освобождая ваш компьютер. Запас RAM и быстрые NVMe-диски держат датасеты и веса моделей рядом, а TensorBoard доступен из браузера. Тарифы от 5,49 €/мес, доступен тестовый период 5 часов — проверьте производительность на своих данных до оплаты.
Тарифы
VPS под TensorFlow
Standard 1 (4 vCPU, 4 ГБ) и Standard 2 (4 vCPU, 6 ГБ) подходят для прототипов и отладки. Инференс и обучение небольших моделей на CPU требуют от Power 3 (16 vCPU, 24 ГБ), тяжёлое обучение — видеокарты. 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 |
Своё окружение TensorFlow
Ставьте нужные версии Python, TensorFlow и Keras — под свои модели, без чужих ограничений и лимитов на время расчёта.
Обучение в облаке
Длинные тренировки идут на сервере круглосуточно и не занимают ваш ноутбук — запускайте и оставляйте считаться.
Датасеты на NVMe
Быстрые диски и запас RAM ускоряют загрузку больших датасетов и хранение весов моделей рядом с расчётом.
Как запустить TensorFlow 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 ML-стек.
Установите ОС сами
Через панель вы самостоятельно разворачиваете выбранную ОС на KVM-сервере — окружение под полным вашим контролем.
Настройте TensorFlow
По SSH или KVM-консоли установите Python и TensorFlow, загрузите данные и запускайте обучение с TensorBoard.
Сервер под ваши модели
Подскажем, какой тариф выбрать под размер модели и датасета: объём RAM, число vCPU и место на NVMe. Для инференса и обучения с GPU подберём конфигурацию отдельно.
Поможем настроить окружение, TensorBoard и безопасный доступ. Альтернативный фреймворк — VPS для PyTorch, обзор задач — машинное обучение и AI.
Подобрать конфигурациюЧастые вопросы
Не нашли ответ?
Напишите нам через форму на странице контактов.
Любые — у вас root-доступ, вы сами ставите нужную версию Python, TensorFlow и Keras под свой проект.
Да: запускайте обучение через systemd, tmux или nohup — процесс продолжается после отключения SSH. Логи и чекпоинты пишутся на диск сервера.
В базовых тарифах упор на vCPU, RAM и NVMe. Под задачи с видеокартой конфигурацию с GPU подберём отдельно — оставьте запрос.
Да. После запуска TensorBoard он открывается из браузера по адресу сервера — метрики обучения смотрите удалённо.
Для инференса и обучения небольших моделей — да: 16 vCPU и 24 ГБ (Power 3, 27,99 €/мес) справляются с типовыми задачами. Тяжёлое обучение требует GPU.
Уменьшайте размер батча и используйте генераторы данных вместо загрузки всего датасета в RAM. Если этого мало — переходите на тариф с 32–64 ГБ (Max 1 или Max 3).
Да, ноутбук ставится на сервер и открывается по защищённому туннелю или за Nginx с паролем. Открывать порт наружу без защиты не стоит.
Да, KVM-консоль даёт тот же доступ, что и монитор с клавиатурой рядом с машиной: правка конфигурации, загрузка в recovery, переустановка.