Uruchom notebook Jupyter na NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architektura) dla interaktywnej nauki danych i pracy ML. Serwery GPU są jeszcze nierozporządkowane; skontaktuj się z nami, aby być powiadomione, kiedy są.
$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# Przykład polecenia instalacyjnego
Udokumenty Jupyter na serwerze GPU dają interaktywne środowisko, w którym komórki notebook mogą używać GPU. Przydatne do eksperymentów i modelu prototypowania.
Użyj GPU z komórek notebookowych po zainstalowaniu KUDA i twoich ram.
JupyterLab z terminalem, przeglądarką plików i rozszerzeniem.
Zainstalujesz PyTorcha, TensorFlowa, scikit-learnarna, pandy i wszystko, czego potrzebujesz.
Dotrzeć do notesów z przeglądarki; zabezpieczyć je tokenem, hasłem lub tunelem SSH.
Jupyter może używać NVIDIA GPU do przyspieszenia jego pracy. VPS.org GPU serwery nie są jeszcze dostępne; skontaktuj się z nami, aby usłyszeć kiedy są. Jupyter jest ogólną zadaną pracą GPU. Upewnij się, że Twoje oprogramowanie ma wsparcie PUDA i że Twój kierowca / wersja jazdy odpowiada wymaganiom pracy dla Jupyter.
Serwery GPU nie są jeszcze dostępne. Dzisiaj można uruchomić Jupyter w ramach regularnego planu procesora, gdzie działa on znacznie powoli niż w GPU: SSH w i uruchomić pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root.
Potrzeby VRAM dla Jupyter zależą od wielkości modelu i partii; sprawdź dokumentację projektu, aby uzyskać aktualne dane.
GPU ceny zostaną opublikowane, gdy serwery GPU będą mogły być zamówione. Skontaktuj się z nami, jeśli chcesz usłyszeć, kiedy to się stanie.
Tak. Każdy serwer VPS.org ma pełny dostęp do korzeni, więc można uruchomić inne narzędzia obok Jupyter w pamięci i przechowywaniu serwera.
Każdy serwer VPS.org przychodzi z pełnym dostępem SSH root, więc możesz zainstalować sterowniki, biblioteki i Jupyter, jak tylko chcesz.
Nie. Nie ma serwera z uruchomieniem CIDA lub NVIDIA sterownik wstępnie zainstalowany, a serwery GPU nie są jeszcze dostępne do zamówienia. Zainstalowałeś wersje Jupyter potrzebują siebie.
Tak. serwery VPS.org to uporcze maszyny wirtualne, a nie efemeralne przykłady: modele Jupyter, konfiguracje i dane pozostają na pamięci SSD serwera, aż je usuniesz.
Zachować prace nad SSD serwera w celu szybkiego dostępu podczas uruchamiania Jupyter i kopiować gotowe artefakty (wagi, pokolenia, wbudowy) do przechowywania poza VPS.org; zdjęcia i kopie kopii pozostają na tym samym gronie.
Możesz uaktualnić każdy serwer VPS.org do większego planu z panelu sterowania; zmiana rozmiaru ponownie go i instalacja Jupyter przenosi. Serwery GPU nie są jeszcze dostępne.
Tak. Kopia kopii to dodatek (dnia +30% ceny planu, zatrzymane 7 dni; tydzień +20%, przechowywane 28 dni) i zrzuty są bezpłatne, co jest użyte przed długim uruchomieniem Jupyter. Oba pozostań na tym samym gronie co serwer.
Wsparcie kontaktowe w ciągu 30 dni od pierwszego zakupu, aby zażądać zwrotu. Serwery GPU nie są jeszcze sprzedawane, więc nie ma zamówienia GPU.
Pojemność GPU jest ograniczona. Opowiedz nam o swojej pracy i będziemy odpowiedzieć na to za pomocą dostępności i cen.