Rọ́ọ̀nù àwọn àkọ́lé Jupyter ní pàtó NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, ààyè Pascal) fún ìmọ̀ àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè àwọn ààyè
$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# Àṣẹ ìṣàmúlò-ètò àwọn ààtò
Àwọn àkọlé Jupyter tí a fi pamọ́ sí ààyè-iṣẹ́ GPU náà náà gba ọ̀wọ̀n ààyè-iṣẹ́ tí a lè lo GPU nínú àwọn àwọn sélì àwọn àkọlé. Lòjútó fún àwọn ìṣàmúlò-ètò àti àwọn ìṣàmúlò-ètò ìṣàmúlò-ètò.
Lo GPU láti inú àwọn àwọn sélì àwọn kọ́ọ̀mù nígbà tí CUDA àti àwọn ààyè-iṣẹ́ rẹ̀ tí a fi pàtó.
JupyterLab pẹlú táàbù, ìṣàfihàn fáìlì àti àwọn ìṣàmúlò-ètò.
O ti fi PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas ati ohunkohun mimu ti o fẹ̀.
Gbaà àwọn àkọlé rẹ̀ láti inú ìṣàmúlò-ètò; dá wọn lórí tókènì, àmì-ìwé tàbí SSH tunẹ́lì.
Jupyter lè lò NVIDIA GPU láti mú iṣẹ́ rẹ̀ lọ́wọ́lọ́wọ́. Àwọn sáàbù GPU VPS.org kò wa nígbà tí a bá fẹ́; kọ́kọ́ wà láti gbọ́ nígbà tí a bá jẹ́. Jupyter ní iṣẹ́ àìṣàmúlò-ètò GPU-ìṣàmúlò-ètò. Fi àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀ pamọ́ sínú ìfaramọ́ CUDA, àti pé àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀ ní ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò fun Jupyter.
Àwọn sáà GPU kò wà láti fi àwọn àṣẹ pamọ́. Ní ọjọ́ yìí, o lè ráǹdá Jupyter lórí àwọn ààyè-iṣẹ́ CPU tí a tì ní, níbí tí o tí n ṣiṣẹ́ lárá jú GPU lọ: SSH nínù àti ráǹdá pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root.
VRAM needs for Jupyter depend on the model and batch size; check the project documentation for current figures.
Àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU
Yes. Every VPS.org server comes with full root access, so you can run other tools alongside Jupyter within the server's RAM and storage.
Every VPS.org server comes with full root SSH access, so you can install drivers, libraries and Jupyter however you need.
No. No server comes with a CUDA runtime or NVIDIA driver preinstalled, and GPU servers are not available to order yet. You install the versions Jupyter needs yourself.
Ya. Àwọn sáà VPS.org ní àwọn másí-lẹ́tà ìṣàfarawé, àti àwọn ààyè-iṣẹ́ àìdára: àwọn àwọn ààyè-iṣẹ́ Jupyter, àwọn ìṣàmúlò-ètò àti àwọn ààyè-iṣẹ́ tí wọ́n tí wa nínú àwọn ààyè-iṣẹ́ SSD sáà titi tí o fi pa wọn.
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.
O lè yígbà ìṣàfarawé àwọn sáà VPS.org fún àwọn ààyè-iṣẹ́ tó ní ìṣàmúlò-ètò tòòjù láti inú pánẹ́ẹ̀lì ìṣakosó; ìṣàfarawé ìwọ̀n náà ń tún àwọn sáà Jupyter rẹ̀ ṣẹ̀dà. Sáà GPU kò wa níbẹ̀.
Yes. Backups are a paid add-on (daily +30% of the plan price, kept 7 days; weekly +20%, kept 28 days) and snapshots are free, which is useful before long Jupyter runs. Both stay on the same storage cluster as the server.
Fi igbẹkẹle ranṣẹ ninú ọjọ́ 30 tí o tí ráwọ́lẹ̀ láti fi beere fun ìgbàgbọ́. Àwọn sáà GPU kò tí a ràwọ́lẹ̀, bẹ́ẹ̀ kò si àwọn àṣẹ GPU tí a tí wa nínú.
Ìgbàráwọ́ GPU tí a tí ìfàmúlò. Fi wà sọ̀rọ̀ nípa àwọn iṣẹ́ rẹ̀ ki a láti dáwọ́ kọ́ọ̀kan nípa àwọn ààyè àti àwọn à