Kør Jupyter notesbøger på en NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal arkitektur) for interaktiv data videnskab og ML arbejde. GPU-servere er ikke bestilles endnu; kontakt os for at blive informeret, når de er.
$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# Eksempel på installationskommando
Jupyter notebooks på en GPU-server giver dig et interaktivt miljø, hvor bærbare celler kan bruge GPU. Nyttigt til eksperimenter og model prototyper.
Brug GPU'en fra bærbare celler, når CUDA og din ramme er installeret.
JupyterLab med terminal, fil browser og udvidelser.
Du installerer PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandaer og hvad du ellers har brug for.
Nå dine notesbøger fra en browser; sikre dem med en token, adgangskode eller SSH tunnel.
Jupyter kan bruge en NVIDIA GPU til at fremskynde sit arbejde. VPS.org GPU-servere er ikke tilgængelige til bestilling endnu; kontakt os for at høre, når de er. Jupyter er en generel GPU-accelereret arbejdsbyrde. Sørg for, at din software har CUDA-understøttelse, og at din driver / runtime versioner matcher arbejdsbyrden krav til Jupyter.
GPU-servere er ikke tilgængelige for bestilling endnu. I dag kan du køre Jupyter på en almindelig CPU-plan, hvor det virker langt langsommere end på en GPU: SSH i og køre pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root.
VRAM-behov for Jupyter afhænger af model og batchstørrelse; tjek projektdokumentationen for aktuelle tal.
GPU priser vil blive offentliggjort, når GPU-servere kan bestilles. Kontakt os, hvis du ønsker at høre, når det sker.
Ja. Hver VPS.org server leveres med fuld root adgang, så du kan køre andre værktøjer sammen Jupyter i serverens RAM og opbevaring.
Hver VPS.org server leveres med fuld rod SSH adgang, så du kan installere drivere, biblioteker og Jupyter dog du har brug for.
Nej. Ingen server leveres med en CUDA runtime eller NVIDIA driver forudinstalleret, og GPU-servere er ikke tilgængelige til at bestille endnu. Du installerer versionerne Jupyter har brug for dig selv.
Ja. VPS.org servere er vedvarende virtuelle maskiner, ikke efemerale tilfælde: Jupyter modeller, configs og data forbliver på serverens SSD-lagring, indtil du sletter dem.
Hold arbejder data på serverens SSD for hurtig adgang under Jupyter kører, og kopier færdige artefakter (vægte, generationer, indlejringer) til opbevaring uden for VPS.org; snapshots og backups forbliver på den samme lagerklynge.
Du kan opgradere enhver VPS.org server til en større plan fra kontrolpanelet; resize genstarter den og din Jupyter installation bærer over. GPU-servere er ikke tilgængelige endnu.
Ja. Backups er en betalt tilføjelse (daglig +30% af planens pris, holdt 7 dage; ugentligt +20%, holdt 28 dage) og snapshots er gratis, hvilket er nyttigt, før længe Jupyter kører. Begge bo på samme lagerklynge som serveren.
Kontakt support inden for 30 dage efter dit første køb for at anmode om en tilbagebetaling. GPU-servere er ikke solgt endnu, så der er ingen GPU-ordre involveret.
GPU kapacitet er begrænset. Fortæl os om din arbejdsbyrde, og vi vil svare med tilgængelighed og prissætning.