VPS для TensorFlow
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 €/мес, доступен тестовый период 5 часов — проверьте производительность на своих данных до оплаты.
Тарифы
VPS под TensorFlow
Для прототипов и лёгких моделей подойдёт тариф Mini, для тяжёлого обучения и больших датасетов — Pro. Под GPU-инференс 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 |
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
Определитесь с Mini или Pro 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, безопасный доступ и резервное копирование весов моделей.
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.
Для тяжёлого обучения рекомендуем тариф Pro: выделенные vCPU, больше RAM и быстрые NVMe-диски под большие датасеты.
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.
Да, для VPS доступен тестовый период 5 часов — проверьте скорость расчётов на своих данных до оплаты.
Нет, в тариф она не входит. Защита от DDoS подключается отдельно под потребности проекта — оставьте запрос.
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.