Acelere el aumento de gradiente, array math y entrenamiento de modelos con la GPU en una NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture). Los servidores de GPU no son todavía disponibles; contáctenos para ser notificados cuando lo sean.
$ pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12
# Ejemplo de comando de instalación
La GPU acelera el aprendizaje automático utiliza CUDA para acelerar el entrenamiento y la predicción. Bibliotecas como XGBoost y CuPy pueden utilizar la GPU; NVIDIA RAPIDS necesita GPUs más nuevas que el Pascal P40.
Modelos de impulso de gradiente de tren en la GPU.
Arrays compatibles con NumPy que se ejecutan en la GPU.
Entrena modelos neuronales junto a los clásicos en el mismo servidor.
Instale las versiones de la biblioteca que necesita su tubería.
Machine Learning puede utilizar una GPU NVIDIA para acelerar su trabajo. Los servidores de GPU VPS.org no están disponibles para su pedido todavía; contáctenos para escuchar cuando lo están. Machine Learning es una carga de trabajo general acelerada por GPU. Asegúrese de que su software tiene soporte CUDA y que sus versiones de tiempo de ejecución/conductor coinciden con los requisitos de carga de trabajo para Machine Learning.
Los servidores GPU no están disponibles para ordenar todavía. Hoy en día puede ejecutar Machine Learning en un plan de CPU regular, donde funciona mucho más lentamente que en una GPU: SSH en y ejecutar pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12.
Las necesidades de la VRAM para Machine Learning dependen del modelo y tamaño del lote; compruebe la documentación del proyecto para ver las cifras actuales.
Los precios de GPU se publicarán cuando se puedan pedir servidores GPU. Póngase en contacto con nosotros si desea saber cuándo sucede.
Sí. Cada servidor VPS.org viene con acceso root completo, por lo que puede ejecutar otras herramientas junto con Machine Learning dentro de la RAM y el almacenamiento del servidor.
Cada servidor VPS.org viene con acceso raíz completo SSH, por lo que puede instalar controladores, bibliotecas y Machine Learning como usted necesite.
No. Ningún servidor viene con un tiempo de ejecución CUDA o controlador NVIDIA preinstalado, y los servidores GPU no están disponibles para ordenar todavía. Instala las versiones que Machine Learning necesita.
Sí. los servidores VPS.org son máquinas virtuales persistentes, no instancias efímeras: modelos Machine Learning, configuraciones y datos permanecen en el almacenamiento SSD del servidor hasta que los elimine.
Mantenga los datos de trabajo en el SSD del servidor para un acceso rápido durante las ejecuciones de Machine Learning, y copie artefactos terminados (pesos, generaciones, incrustados) para almacenar fuera de VPS.org; las instantáneas y copias de seguridad permanecen en el mismo clúster de almacenamiento.
Puede actualizar cualquier servidor VPS.org a un plan más grande desde el panel de control; el redimensionamiento lo reinicia y su instalación Machine Learning se lleva encima. Los servidores GPU no están disponibles todavía.
Sí. Las copias de seguridad son un complemento pagado (diariamente +30% del precio del plan, mantenido 7 días; semanal +20%, mantenido 28 días) y las instantáneas son gratuitas, lo que es útil antes de que se ejecute Machine Learning. Ambos permanecen en el mismo clúster de almacenamiento que el servidor.
Póngase en contacto con el soporte técnico dentro de los 30 días de su primera compra para solicitar un reembolso. Los servidores GPU no se venden todavía, por lo que no hay ningún pedido GPU está involucrado.
La capacidad de GPU es limitada. Cuéntanos sobre su carga de trabajo y responderemos con disponibilidad y precios.