Használja a GPU-t NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architektúra) adattudományi munkákhoz Jupyterben. A GPU szerverek még nem rendelhetők; lépjen kapcsolatba velünk, hogy értesítsék őket, amikor azok.
$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# Példa telepítési parancs
A GPU-gyorsított adattudomány nehéz tömböket és modellszámításokat mozgat a GPU-ra. CuPy, XGBoost és PyTorch támogatja a Pascal P40-et; NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML) igényel újabb GPU-t.
GPU tömbök és gradiens növelése, amely támogatja Pascal GPU-k.
Telepítse JupyterLab és interaktívan dolgozni a GPU.
Tartsa a nagy tömböket a GPU memóriában munka közben.
Telepítse a PyData stack verziókat, amikre szüksége van.
A Data Science egy NVIDIA GPU segítségével felgyorsíthatja a munkáját. VPS.org GPU szerverek még nem rendelhetők; lépjen kapcsolatba velünk, hogy mikor halljuk. Data Science egy általános GPU-gyorsított munkaterhelés. Győződjön meg arról, hogy a szoftver rendelkezik CUDA támogatással, és hogy a driver / runtime verziók megfelelnek a Data Science munkaterhelési követelményeinek.
GPU szerverek még nem érhetők el. Ma már futtathatod a Data Science-t egy rendszeres CPU terven, ahol sokkal lassabban működik, mint a GPU-n: SSH in and run pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0.
A Data Science VRAM-igényei a modelltől és a gyártási tétel méretétől függenek; a projekt dokumentációjának ellenőrzése az aktuális számokról.
A GPU árazása akkor kerül közzétételre, amikor a GPU szerverek rendelhetők. Lépjen velünk kapcsolatba, ha azt szeretné hallani, amikor ez megtörténik.
Igen. Minden VPS.org szerver teljes gyökér-hozzáféréssel rendelkezik, így más eszközöket is futtathat a Data Science mellett a szerver RAM-ján és tárolóján belül.
Minden VPS.org szerver teljes gyökér SSH hozzáféréssel rendelkezik, így telepítheti a illesztőprogramokat, könyvtárakat és Data Science-t, bármennyire is kell.
Nem. Nincs szerver jön egy CUDA runtime vagy NVIDIA vezérlő előre telepített, és GPU szerverek még nem érhető el, hogy rendeljen. Telepíteni a verziók Data Science szüksége van magad.
Igen. A VPS.org szerverek állandó virtuális gépek, nem pedig efemerális esetek: Data Science modellek, konfigok és adatok maradnak a szerver SSD-tárolójában, amíg nem törli őket.
A Data Science futtatások során a szerver SSD-jén tárolt adatok megőrzése a gyors hozzáférés érdekében, valamint a kész tárgyak (súlyok, generációk, beágyazódások) másolása a VPS.org-en kívüli tárolóba; a fényképek és biztonsági másolatok ugyanazon a tárolóhalmazon maradnak.
A VPS.org szervereket a vezérlőpanelről egy nagyobb tervre frissítheted; az átméretezés újraindítja és a Data Science telepítése továbbviszi. A GPU szerverek még nem állnak rendelkezésre.
Igen. A biztonsági mentések fizetett kiegészítő (napi +30%-a a terv ár, tartott 7 nap; heti +20%, tartott 28 nap) és pillanatfelvételek ingyenesek, ami hasznos, mielőtt hosszú Data Science fut. Mindkettő maradjon ugyanabban a tároló klaszterben, mint a szerver.
Kapcsolatfelvételi támogatás az első vásárlás után 30 napon belül, hogy visszatérítést kérjen. GPU szerverek még nem értékesített, így GPU megrendelés nem szerepel.
A GPU kapacitása korlátozott. Meséljen a munkaterheléséről, és a rendelkezésre állás és az árak segítségével válaszolunk.