Jupyter-ის ნოუთბუქების NVIDIA Tesla P40-ზე (24 GB VRAM, Pascal-ის არქიტექტურა) მუშაობა ინტერაქტიული მონაცემთა მეცნიერებისა და ML-ის სამუშაოებისთვის. GPU სერვერები ჯერ არ არის შესაძლებელი; დაგვიკავშირდით, რომ გაიგოთ, თუ როდის იქნება შესაძლებელი მათი შეძენა.
$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# დაყენების ბრძანების მაგალითი
Jupyter Notebooks on GPU server გთავაზობთ ინტერაქტიულ გარემოს, სადაც Notebook Cells- ს შეუძლია GPU- ს გამოყენება. სასარგებლოა ექსპერიმენტებისთვის და მოდელის პროტოტიპების შექმნისთვის.
GPU- ს გამოყენება ნოუთბუქის ელემენტებიდან, როდესაც CUDA და თქვენი სტრუქტურა დაყენებულია.
JupyterLab ტერმინალთან, ფაილთა ბრაუზერთან და გაფართოებებთან.
You install PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas and whatever else you need.
წვდომა თქვენს ნოტებს ნებისმიერი ბრაუზერისგან, ნებისმიერ ადგილას.
Jupyter- მა შეუძლია NVIDIA გრაფიკული პროცესორის გამოყენება მისი მუშაობის გასასწრაფებლად. VPS.org გრაფიკული სერვერები ჯერ არ არის ხელმისაწვდომი; დაგვიკავშირდით, რომ გაიგოთ, როდის იქნება ხელმისაწვდომი. Jupyter არის გრაფიკული პროცესორის მიერ დააჩქარებული სამუშაო დატვირთვა. დარწმუნდით, რომ თქვენი პროგრამა CUDA- ს მხარდაჭერას ფლობს და რომ თქვენი დრაივერის/ წარმადობის ვერსიები შეესაბამება Jupyter- ს სამუშაო დატვირთვის მოთხოვნებს.
GPU სერვერები ჯერ არ არის ხელმისაწვდომი. დღეს თქვენ შეგიძლიათ Jupyter- ის გაშვება ჩვეულებრივ CPU გეგმაზე, სადაც ის მუშაობს უფრო ნელა ვიდრე GPU- ზე: შედით SSH- ში და გაუშვით pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root.
Jupyter-ის VRAM-ის მოთხოვნილება დამოკიდებულია მოდელსა და ბატის ზომაზე; მიმდინარე მონაცემებისთვის შეამოწმეთ პროექტის დოკუმენტაცია.
GPU- ს ფასები გამოქვეყნდება, როდესაც GPU სერვერები შეძლებენ შეკვეთას. დაგვიკავშირდით, თუ გსურთ გაიგოთ, თუ როდის მოხდება ეს.
Yes. Every VPS.org server comes with full root access, so you can run other tools alongside Jupyter within the server's RAM and storage.
ყველა VPS.org სერვერი მოდის სრული root SSH წვდომით, ასე რომ შეგიძლიათ დააყენოთ დრაფიტები, ბიბლიოთეკები და Jupyter როგორც გსურთ.
არა. სერვერები არ მოდის CUDA- ს ან NVIDIA- ს დრაივერის წინასწარ დაყენებული ვერსიით და GPU სერვერები ჯერ არ არის ხელმისაწვდომი. თქვენ უნდა დააყენოთ Jupyter- ს საჭირო ვერსიები.
VPS.org სერვერები მუდმივი ვირტუალური მანქანებია, არა ეპემერიული ინდექსები: Jupyter მოდელი, კონფიგურაცია და მონაცემები სერვერის SSD მეხსიერებაზე რჩება სანამ არ წაშლით მათ.
Keep working data on the server's SSD for fast access during Jupyter runs, and copy finished artifacts (weights, generations, embeddings) to storage outside VPS.org; snapshots and backups stay on the same storage cluster.
ნებისმიერი VPS.org სერვერის გაუმჯობესება უფრო დიდი გეგმის გამოყენებით შესაძლებელია კონტროლის პანელიდან; ზომის შეცვლა მას გადაამოწმებს და თქვენი Jupyter დაყენება გადავა. GPU სერვერები ჯერ არ არის ხელმისაწვდომი.
დიახ. სარეზერვო ასლები ფასიანი დამატებაა (დღეში +30% ფასის, 7 დღის განმავლობაში დაცული; კვირაში +20%, 28 დღის განმავლობაში დაცული) და სურათები უფასოა, რაც სასარგებლოა Jupyter- ის ხანგრძლივი მუშაობის წინ. ორივე რჩება იმავე შენახვის კლასტერზე, როგორც სერვერი.
დახმარების ცენტრთან დაკავშირება 30 დღის განმავლობაში პირველი შეძენის შემდეგ, თანხის დაბრუნების მოთხოვნით. GPU სერვერები ჯერ არ არის გაყიდული, ამიტომ GPU შეკვეთა არ შედის.
გრაფიკული პროცესორის მოცულობა შეზღუდულია. მოგვწერეთ თქვენი სამუშაოს დატვირთვის შესახებ და ჩვენ მოგაწვდით ხელმისაწვდომობასა და ფასებს.