Patakbuhin Jupyter notebook sa isang NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture) para sa interactive data science at ML trabaho. GPU server ay hindi orderable pa; makipag-ugnay sa amin upang ma-notify kapag sila ay.
$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# Halimbawa ng pag-install ng utos
Jupyter notebook sa isang GPU server magbigay sa iyo ng isang interactive na kapaligiran kung saan cell notebook ay maaaring gamitin ang GPU. Kapaki-pakinabang para sa mga eksperimento at modelo prototyping.
Gamitin ang GPU mula sa cell notebook sa sandaling CUDA at ang iyong framework ay naka-install.
Ang mga terminal ay may terminal, file browser at extension.
I-install mo ang PyTorch, TensorFlow, scikit-aral, pandas at ano pa man ang kailangan mo.
Makarating sa iyong mga notebook mula sa isang browser; secure ang mga ito sa isang token, password o SSH tunnel.
Jupyter ay maaaring gamitin ang isang NVIDIA GPU upang mapabilis ang trabaho nito. VPS.org GPU server ay hindi magagamit upang mag-order pa; makipag-ugnay sa amin upang marinig kapag sila ay. Jupyter ay isang pangkalahatang GPU-accelerated workload. Siguraduhin na ang iyong software ay may CUDA suporta at na ang iyong driver / runtime bersyon magkasya ang mga kinakailangan ng workload para sa Jupyter.
Ang mga server ng GPU ay hindi pa magagamit para sa pag-order. Ngayon maaari mong patakbuhin Jupyter sa isang regular na plano ng CPU, kung saan ito ay gumagana malayo mas mabagal kaysa sa isang GPU: SSH sa at patakbuhin pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root.
VRAM pangangailangan para sa Jupyter depende sa modelo at laki ng batch; suriin ang proyekto ng dokumentasyon para sa kasalukuyang mga numero.
GPU pricing ay nai-publish kapag GPU server ay maaaring iniutos. Makipag-ugnay sa amin kung nais mong marinig kapag na nangyayari.
Ang bawat server VPS.org ay may buong root access, kaya maaari mong patakbuhin ang iba pang mga tool kasama Jupyter sa loob ng RAM at imbakan ng server.
Ang bawat server VPS.org ay may buong root SSH access, kaya maaari mong i-install ang mga driver, mga aklatan at Jupyter gayunpaman kailangan mo.
Hindi. Walang server ay dumating na may isang CUDA runtime o NVIDIA driver pre-install, at GPU server ay hindi magagamit upang mag-order pa. I-install mo ang mga bersyon Jupyter kailangan ang iyong sarili.
Ang mga server na VPS.org ay mga matiyagang virtual machine, hindi mga pansamantalang halimbawa: mga modelo ng Jupyter, mga configuration at data na mananatili sa SSD storage ng server hanggang sa tanggalin mo ang mga ito.
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.
Maaari mong i-upgrade ang anumang VPS.org server sa isang mas malaking plano mula sa control panel; ang resize restarts ito at ang iyong Jupyter i-install ay nagdadala sa paglipas ng. GPU server ay hindi pa magagamit.
Oo. Backup ay isang bayad na add-on (araw-araw +30% ng presyo ng plano, pinananatili7araw; lingguhang +20%, pinananatili 28 araw) at snapshots ay libre, na kung saan ay kapaki-pakinabang bago ang mahabang Jupyter tumatakbo. Parehong manatili sa parehong cluster ng imbakan bilang ang server.
Makipag-ugnay sa suporta sa loob ng 30 araw ng iyong unang pagbili upang humiling ng isang refund. GPU server ay hindi nabili pa, kaya walang GPU order ay kasangkot.
GPU kapasidad ay limitado. Sabihin sa amin tungkol sa iyong workload at kami ay tumugon sa availability at pricing.