जुपाइटरमा डेटा विज्ञान कामका लागि एनभीडिया टेस्ला P40 (24 GB VRAM, पास्कल वास्तुकला) मा GPU प्रयोग गर्नुहोस्। GPU सर्भरहरू अझै आदेशयोग्य छैनन्; तिनीहरू जब छन्, सूचना प्राप्त गर्न हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।
$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# उदाहरण स्थापना आदेश
GPU-गतिशील डेटा विज्ञानले GPU मा भारी एरे र नमूना गणनाहरू सार्न सक्छ । CuPy, XGBoost र PyTorch ले पास्कल P40 लाई समर्थन गर्दछ; NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML) लाई नयाँ GPU आवश्यक पर्दछ ।
GPU एरे र ग्रेडियन्ट बढाउने जसले पास्कल GPUs समर्थन गर्दछ ।
जुपाइटरल्याब स्थापना गर्नुहोस् र GPU मा अन्तरक्रियात्मक रूपमा काम गर्नुहोस् ।
तपाईँले काम गर्दा GPU स्मृतिमा ठूलो एरेहरू राख्नुहोस् ।
तपाईँलाई आवश्यक पाइडेटा स्ट्याक संस्करणहरू स्थापना गर्नुहोस् ।
Data Science यसको काम गति गर्न NVIDIA GPU प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ. VPS.org GPU सर्भरहरू अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैन; तिनीहरूले जब छन् सुन्न हामीलाई सम्पर्क. Data Science एक सामान्य GPU-गतिशील कार्यभार छ. निश्चित गर्नुहोस् तपाईंको सफ्टवेयर CUDA समर्थन छ र तपाईंको ड्राइभर / रनटाइम संस्करणहरू Data Science को लागि कार्यभार आवश्यकताहरू मिल्दछन्.
GPU सर्भरहरू अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैनन्। आज तपाईं नियमित सीपीयू योजनामा Data Science चलाउन सक्नुहुन्छ, जहाँ यो GPU मा भन्दा धेरै ढिलो काम गर्दछ: SSH मा र pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0 चलाउनुहोस्।
Data Science का लागि VRAM आवश्यकताहरू नमूना र ब्याच साइजमा निर्भर गर्दछ; हालको चित्रहरूका लागि परियोजना मिसिलीकरण जाँच गर्नुहोस्।
GPU सर्भरहरू आदेश गर्न सकिन्छ जब GPU मूल्यांकन प्रकाशित गरिनेछ। तपाईंले त्यो घटना हुँदा सुन्न चाहनुहुन्छ भने हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।
हो। हरेक VPS.org सर्भर पूर्ण मूल पहुँच संग आउँछ, त्यसैले तपाईं सर्भरको RAM र भण्डारण भित्र Data Science साथै अन्य उपकरणहरू चलाउन सक्नुहुन्छ।
हरेक VPS.org सर्भर पूर्ण मूल SSH पहुँच संग आउँछ, त्यसैले तपाईं ड्राइभर स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ, पुस्तकालय र Data Science तर तपाईं आवश्यक.
छैन. कुनै सर्भर एक CUDA रनटाइम वा NVIDIA ड्राइभर पूर्व-स्थापना संग आउँछ, र GPU सर्भर अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैन. तपाईं संस्करण Data Science आफैलाई आवश्यकताहरू स्थापना.
हो। VPS.org सर्भरहरू स्थिर अवास्तविक मेशिनहरू हुन्, न त अल्पकालीन उदाहरणहरू: Data Science मोडेलहरू, कन्फिगहरू र डेटाहरू सर्भरको एसडीएस भण्डारणमा रहन्छन् जबसम्म तपाईं तिनीहरूलाई मेट्नुहुन्न।
Data Science चल्छ समयमा छिटो पहुँच लागि सर्भरको एसडीएस मा काम डेटा राख्न, र VPS.org बाहिर भण्डारण गर्न समाप्त artifacts (वजन, पुस्ता, embeddings) प्रतिलिपि; स्न्यापसट र जगेडा एउटै भण्डारण क्लस्टर मा बस्ने।
तपाईँले नियन्त्रण प्यानलबाट ठूलो योजनामा कुनै पनि VPS.org सर्भर स्तरबृद्धि गर्न सक्नुहुन्छ; रिसाइजले यसलाई पुन: सुरु गर्दछ र तपाईँको Data Science स्थापनाले यसलाई माथि लिन्छ। GPU सर्भरहरू अहिलेसम्म उपलब्ध छैनन्।
हो. ब्याकअप एक भुक्तानी add-on छन् (योजना मूल्य को दैनिक +30%, राखिएको7दिन; साप्ताहिक +20%, राखिएको 28 दिन) र स्न्यापसट मुक्त छन्, जो लामो Data Science चल्छ अघि उपयोगी छ. दुवै सर्भर रूपमा नै भण्डारण क्लस्टर मा बस्न.
फिर्ताको लागि अनुरोध गर्न तपाईंको पहिलो खरीदको 30 दिन भित्र समर्थन सम्पर्क गर्नुहोस्। GPU सर्भरहरू अझै बिक्री गरिएको छैन, त्यसैले कुनै GPU आदेश संलग्न छ।
GPU क्षमता सीमित छ। हामीलाई आफ्नो कार्यभार बारे बताउनुहोस् र हामी उपलब्धता र मूल्यांकन संग जवाफ दिनेछौं।