NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal архитектураси)да интерактив маълумотлар илми ва ML ишлари учун Jupyter ноутбукларини ишга туширинг. GPU серверлари ҳозирча буюртма қилина олмайди; улар буюртма қилинганда хабар олиш учун бизга мурожаат қилинг.
$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# Ўрнатиш буйруғи мисоли
GPU серверидаги Jupyter ноутбуклари сизга ноутбук ҳужайралари GPU'ни ишлата оладиган интерактив муҳитни беради. Экспериментлар ва прототиплар учун фойдали.
CUDA ва сизнинг фреймворк ўрнатилгандан кейин ноутбук ҳужайраларидан GPU'ни ишлатиш.
Terminal, файл кўрувчиси ва кенгайтирмалар билан JupyterLab.
Сиз PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas ва бошқа керакли нарсаларни ўрнатасиз.
Браверни қўллаб, ёдгорликларга кириш; уларни теги, махфий сўз ёки SSH туннели билан ҳимоялаш.
Jupyter NVIDIA GPU'ни иш тезлигини ошириш учун ишлата олади. VPS.org GPU серверлари ҳозирча буюртма учун мавжуд эмас; улар пайдо бўлганда бизга мурожаат қилинг. Jupyter GPU тезлаштирилган умумий иш юкламасидир. Сизнинг дастурингиз CUDA'ни қўллаб-қувватлашини ва драйверингиз/иш вақти версиянгиз Jupyter учун иш юклама талабларига мос келишини текширинг.
GPU серверлари ҳозирча буюртма учун мавжуд эмас. Бугунги кунда Jupyter'ни оддий CPU режасида ишга тушира оласиз, у GPU'дан анча секинроқ ишлайди: SSH'га киринг ва pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root'ни ишга туширинг.
Jupyter учун VRAM талаблари модел ва партия ҳажмига боғлиқ; ҳозирги рақамлар учун лойиҳа ҳужжатларини текширинг.
GPU нархлари GPU серверлари буюртма қилиниши мумкин бўлганда эълон қилинади. Агар бу содир бўлганда эшитишни истасангиз биз билан алоқа қилинг.
Ҳа. Ҳар бир VPS.org сервери тўлиқ root рухсати билан келади, шунинг учун сиз сервер RAM ва сақлашда Jupyter билан бирга бошқа асбобларни ҳам ишга тушира оласиз.
Ҳар бир VPS.org сервери тўлиқ root SSH кириши билан келади, шунинг учун сиз драйверлар, китобхоналар ва Jupyter'ни ўзингизга керак бўлган тарзда ўрнатишингиз мумкин.
Йўқ. Сервер CUDA runtime ёки NVIDIA драйвери билан олдиндан ўрнатилган ҳолда келмайди, GPU серверлари эса ҳозирча буюртма учун мавжуд эмас. Сиз Jupyter керакли версияларни ўзингиз ўрнатасиз.
Ҳа. VPS.org серверлари доимий виртуал машиналар, вақтинчалик нусхалар эмас: Jupyter моделлари, конфигурациялари ва маълумотлари уларни ўчириб ташлагунингизча сервернинг SSD сақловида қолади.
Jupyter ишга туширилганда тезкор кириш учун иш маълумотларини сервернинг SSD сида сақлаш ва тугалланган артефактларни (вазн, авлодлар, ёпиштириш) VPS.org дан ташқаридаги сақлашга нусхалаш; суратлар ва нусхалар бир хил сақлаш кластерида қолади.
Сиз бошқарув панелидан ҳар қандай VPS.org серверини каттароқ планга янгилай оласиз; ўлчамларни ўзгартириш уни қайта ишга туширади ва Jupyter ўрнатишингиз ўрнатишларни олиб кетади. GPU серверлари ҳозирча мавжуд эмас.
Ҳа. Заҳира нусхалари тўловли қўшимча (ҳар куни +30% режа нархи, 7 кун сақланадиган; ҳафтада +20%, 28 кун сақланадиган) ва суратлар бепул, бу узоқ Jupyter ишлашдан олдин фойдали. Иккаласи ҳам сервер билан бир хил сақлаш кластерида қолади.
Қўллаб-қувватлаш хизматига биринчи харидингиздан 30 кун ичида пулни қайтариш учун мурожаат қилинг. GPU серверлари ҳали сотилмаган, шунинг учун GPU буюртмаси йўқ.
GPU қуввати чекланган. Бизга иш юкингиз ҳақида айтинг, биз сизга мавжудлиги ва нархини айтиб берамиз.