Vonat neurális hálózatok, mint például a CNN-ek, kis transzformátorok és GAN-ok NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architektúra). GPU szerverek még nem rendelhetők; lépjen kapcsolatba velünk, hogy értesítsék őket, ha vannak.
$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# Példa telepítési parancs
A mély tanuláshoz GPU gyorsulás kell ahhoz, hogy ésszerű időn belül neurális hálózatokat képezzünk. A GPU szerver egy GPU-t ad a saját kísérleteinkhez.
PyTorch, TensorFlow, JAX vagy bármely CUDA keretrendszer, amely még mindig támogatja a Pascal GPU-kat.
A GPU nem megosztott, így a képzési sebesség nem függ más ügyfelektől.
A közepes méretű építészet és a gyártási méretek.
Egy tartós szerver hosszú képzési munkákat végezhet, ellenőrzőpontokat menthet el menet közben.
A Deep Learning egy NVIDIA GPU segítségével felgyorsíthatja a munkáját. VPS.org GPU szerverek még nem rendelhetők; lépjen kapcsolatba velünk, hogy mikor halljuk. Deep Learning egy általános GPU-gyorsított munkaterhelés. Győződjön meg arról, hogy a szoftver rendelkezik CUDA támogatással, és hogy a driver / runtime verziók megfelelnek a Deep Learning munkaterhelési követelményeinek.
GPU szerverek még nem érhetők el. Ma már futtathatod a Deep Learning-t egy rendszeres CPU terven, ahol sokkal lassabban működik, mint a GPU-n: SSH in and run pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())".
A Deep Learning 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 Deep Learning mellett a szerver RAM-ján és tárolóján belül.
Minden VPS.org szerver teljes gyökér SSH hozzáféréssel rendelkezik, így telepítheti a illesztőprogramokat, könyvtárakat és Deep Learning-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 Deep Learning szüksége van magad.
Igen. A VPS.org szerverek állandó virtuális gépek, nem pedig efemerális esetek: Deep Learning modellek, konfigok és adatok maradnak a szerver SSD-tárolójában, amíg nem törli őket.
A Deep Learning 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 Deep Learning 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 Deep Learning 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.