चाँडै आउँदै: एनभीडिया टेस्ला P40, 24 जीबी VRAM

जुपाइटर GPU नोटबुक सर्भर

अन्तरक्रियात्मक डाटा विज्ञान र एमएल कामको लागि एनभीडीआई टेस्ला P40 (24 जीबी VRAM, पास्कल वास्तुकला) मा जुपाइटर नोटबुकहरू चलाउनुहोस्। GPU सर्भरहरू अझै पनि आदेशयोग्य छैनन्; तिनीहरू जब तिनीहरू छन् जब सूचना प्राप्त गर्न हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।

$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# उदाहरण स्थापना आदेश

GPU VPS मा Jupyter के हो?

GPU सर्भरमा जुपाइटर नोटबुकले तपाईँलाई अन्तरक्रियात्मक परिवेश दिन्छ जहाँ नोटबुक सेलले GPU प्रयोग गर्न सक्छ । प्रयोग र नमूना प्रोटोटाइपिङका लागि उपयोगी ।

VPS.org GPU सर्भरमा Jupyter

नोटबुकमा GPU

एक पटक CUDA र तपाईँको फ्रेमवर्क स्थापना भएपछि नोटबुक कक्षहरूबाट GPU प्रयोग गर्नुहोस् ।

जुपीटर ल्याब

टर्मिनल, फाइल ब्राउजर र विस्तारसँग जुपाइटरल्याब ।

तपाईँको आफ्नै लाइब्रेरीहरू

तपाईँले PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas र तपाईँलाई आवश्यक परेको अन्य केही स्थापना गर्नुहुन्छ ।

टाढाको पहुँच

ब्राउजरबाट तपाईँको नोटबुकमा पुग्नुहोस्; टोकन, पासवर्ड वा SSH टनलसँग सुरक्षित गर्नुहोस् ।

लोकप्रिय Jupyter प्रयोग गर्नुहोस्

एमएल प्रयोग
डेटा अन्वेषण
नमूना प्रोटोटाइपिङ
शैक्षिक कार्यशालाहरू
अनुसन्धान द्रष्टब्य
कागल प्रतियोगिता

योजनाबद्ध GPU निर्दिष्टीकरण

जीपीयूNVIDIA Tesla P40
भिआरएम24 GB GDDR5
CUDA रङ3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
स्मृति श्यामश्वेत346 GB/s
वास्तुकलाPascal (GP102)
पासथ्रूPCIe पासथ्रू

प्राय सोधिने प्रश्नहरू

GPU VPS मा Jupyter के हो?

+

Jupyter 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. Jupyter एक सामान्य GPU-गतिशील कार्यभार छ. निश्चित गर्नुहोस् तपाईंको सफ्टवेयर CUDA समर्थन छ र तपाईंको ड्राइभर / रनटाइम संस्करणहरू Jupyter को लागि कार्यभार आवश्यकताहरू मिल्दछन्.

म कसरी एक GPU VPS मा Jupyter सेटअप गर्छु?

+

GPU सर्भरहरू अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैनन्। आज तपाईं नियमित सीपीयू योजनामा Jupyter चलाउन सक्नुहुन्छ, जहाँ यो GPU मा भन्दा धेरै ढिलो काम गर्दछ: SSH मा र pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root चलाउनुहोस्।

कति VRAM म Jupyter लागि आवश्यक छ?

+

Jupyter का लागि VRAM आवश्यकताहरू नमूना र ब्याच साइजमा निर्भर गर्दछ; हालको चित्रहरूका लागि परियोजना मिसिलीकरण जाँच गर्नुहोस्।

Jupyter को लागि GPU सर्भर कति खर्च हुनेछ?

+

GPU सर्भरहरू आदेश गर्न सकिन्छ जब GPU मूल्यांकन प्रकाशित गरिनेछ। तपाईंले त्यो घटना हुँदा सुन्न चाहनुहुन्छ भने हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।

म Jupyter साथै अन्य उपकरणहरू चलाउन सक्छु?

+

हो। हरेक VPS.org सर्भर पूर्ण मूल पहुँच संग आउँछ, त्यसैले तपाईं सर्भरको RAM र भण्डारण भित्र Jupyter साथै अन्य उपकरणहरू चलाउन सक्नुहुन्छ।

म Jupyter GPU VPS मा पूर्ण मूल प्राप्त गर्छु?

+

हरेक VPS.org सर्भर पूर्ण मूल SSH पहुँच संग आउँछ, त्यसैले तपाईं ड्राइभर स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ, पुस्तकालय र Jupyter तर तपाईं आवश्यक.

के VPS.org ले Jupyter का लागि CUDA पूर्व स्थापना गर्दछ?

+

छैन. कुनै सर्भर एक CUDA रनटाइम वा NVIDIA ड्राइभर पूर्व-स्थापना संग आउँछ, र GPU सर्भर अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैन. तपाईं संस्करण Jupyter आफैलाई आवश्यकताहरू स्थापना.

के मेरो Jupyter GPU VPS सत्रहरू बीचमा रहन्छ?

+

हो। VPS.org सर्भरहरू स्थिर अवास्तविक मेशिनहरू हुन्, न त अल्पकालीन उदाहरणहरू: Jupyter मोडेलहरू, कन्फिगहरू र डेटाहरू सर्भरको एसडीएस भण्डारणमा रहन्छन् जबसम्म तपाईं तिनीहरूलाई मेट्नुहुन्न।

म मेरो Jupyter कार्यभार लागि डेटा कहाँ भण्डारण गर्नुपर्छ?

+

Jupyter 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।

म मेरो Jupyter GPU VPS पछि मापन गर्न सक्छु?

+

तपाईँले नियन्त्रण प्यानलबाट ठूलो योजनामा कुनै पनि VPS.org सर्भर स्तरबृद्धि गर्न सक्नुहुन्छ; रिसाइजले यसलाई पुन: सुरु गर्दछ र तपाईँको Jupyter स्थापनाले यसलाई माथि लिन्छ। GPU सर्भरहरू अहिलेसम्म उपलब्ध छैनन्।

मेरो GPU VPS को लागि जगेडा उपलब्ध छन्?

+

हो. ब्याकअप एक भुक्तानी add-on छन् (योजना मूल्य को दैनिक +30%, राखिएको7दिन; साप्ताहिक +20%, राखिएको 28 दिन) र स्न्यापसट मुक्त छन्, जो लामो Jupyter चल्छ अघि उपयोगी छ. दुवै सर्भर रूपमा नै भण्डारण क्लस्टर मा बस्न.

म फिर्ता पाउन सक्छु?

+

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 सर्भरमा Jupyter चलाउन चाहनुहुन्छ?

GPU क्षमता सीमित छ। हामीलाई आफ्नो कार्यभार बारे बताउनुहोस् र हामी उपलब्धता र मूल्यांकन संग जवाफ दिनेछौं।