Execute cadernos Jupyter em uma NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, arquitetura Pascal) para a ciência de dados interativa e trabalho ML. Os servidores GPU ainda não são ordenáveis; entre em contato conosco para ser notificado quando estiverem.
$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# Exemplo de comando de instalação
Os cadernos de livros Jupyter em um servidor GPU oferecem um ambiente interativo onde as células do caderno podem usar a GPU. Util para experimentos e prototipagem de modelos.
Use a GPU das células do caderno uma vez que CUDA e seu framework estão instalados.
JupyterLab com terminal, navegador de arquivos e extensões.
Você instalar PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas e qualquer outra coisa que você precisa.
Alcance seus notebooks de um navegador; segure-os com um token, senha ou túnel SSH.
Jupyter pode usar uma GPU NVIDIA para acelerar seu trabalho. VPS.org servidores GPU ainda não estão disponíveis para encomendar; entre em contato conosco para ouvir quando eles são. Jupyter é uma carga de trabalho acelerada GPU geral. Verifique que seu software tem suporte CUDA e que as versões do seu driver / runtime correspondem aos requisitos de carga de trabalho para Jupyter.
Os servidores GPU ainda não estão disponíveis para encomendar. Hoje você pode executar Jupyter em um plano de CPU regular, onde funciona muito mais lentamente do que em uma GPU: SSH e executar pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root.
As necessidades de VRAM para Jupyter dependem do tamanho do modelo e lote; verifique a documentação do projeto para os números atuais.
O preço da GPU será publicado quando os servidores da GPU podem ser encomendados. Contacte-nos se quiser ouvir quando isso acontecer.
Sim. Cada servidor VPS.org vem com acesso completo à raiz, para que você possa executar outras ferramentas ao lado do Jupyter dentro da RAM e armazenamento do servidor.
Todos os servidores VPS.org vem com acesso SSH completo root, para que você possa instalar drivers, bibliotecas e Jupyter, como você precisa.
Não. Nenhum servidor vem com um tempo de execução CUDA ou driver NVIDIA pré-instalado, e servidores GPU ainda não estão disponíveis para encomendar. Você instala as versões Jupyter precisa de si mesmo.
Sim. os servidores VPS.org são máquinas virtuais persistentes, não instâncias efemerais: modelos Jupyter, configurações e dados permanecer no armazenamento SSD do servidor até que você os exclua.
Continue trabalhando dados sobre o SSD do servidor para acesso rápido durante as correções Jupyter e copie artefatos acabados (pesos, gerações, encaixamentos) para armazenamento fora do VPS.org; instantâneos e backups permanecem no mesmo cluster de armazenamento.
Você pode atualizar qualquer servidor VPS.org para um plano maior do painel de controle; a redimensionamento reinicia-o e sua instalação Jupyter carrega sobre. Os servidores GPU ainda não estão disponíveis.
Sim. Os backups são um add-on pago (diaria +30% do preço do plano, mantidos 7 dias; semanalmente +20%, mantidos 28 dias) e instantâneos são gratuitos, o que é útil antes de longos Jupyter funciona. Ambos permanecem no mesmo cluster de armazenamento do servidor.
Apoio de contato no prazo de 30 dias a contar da sua primeira compra para solicitar um reembolso. Os servidores GPU ainda não estão vendidos, por isso não está envolvida nenhuma ordem GPU.
A capacidade da GPU é limitada. Fale-nos sobre sua carga de trabalho e nós responderemos com disponibilidade e preços.