Gyorsítsa fel a gradiens emelését, a matekot és a modellképzést a GPU-val NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architektúra) segítségével. A GPU szerverek még nem rendelhetők meg; lépjen kapcsolatba velünk, hogy értesítsék őket.
$ pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12
# Példa telepítési parancs
A GPU-gyorsított gépi tanulás CUDA-t használ a képzés és előrejelzés felgyorsítására. A könyvtárak, mint például az XGBoost és a CuPy használhatják a GPU-t; az NVIDIA RAPIDS-nek újabb GPU-kra van szüksége, mint a Pascal P40-nek.
A vonat gradiens növelő modelljei a GPU-n.
NumPy-kompatibilis tömbök, amelyek a GPU-n futnak.
Vonat idegi modellek a klasszikusok mellett ugyanazon a szerveren.
Telepítse a könyvtár verziók a csővezeték szükséges.
A Machine Learning egy NVIDIA GPU segítségével felgyorsíthatja a munkáját. VPS.org GPU szerverek még nem rendelhetők; lépjen kapcsolatba velünk, hogy mikor halljuk. Machine Learning egy általános GPU-gyorsított munkaterhelés. Győződjön meg arról, hogy a szoftver rendelkezik CUDA támogatással, és hogy a driver / runtime verziók megfelelnek a Machine Learning munkaterhelési követelményeinek.
GPU szerverek még nem érhetők el. Ma már futtathatod a Machine Learning-t egy rendszeres CPU terven, ahol sokkal lassabban működik, mint a GPU-n: SSH in and run pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12.
A Machine Learning VRAM-igényei a modelltől és a gyártási tétel méretétől függenek; a projekt dokumentációjának ellenőrzése az aktuális számokról.
A GPU árazása akkor kerül közzétételre, amikor a GPU szerverek rendelhetők. Lépjen velünk kapcsolatba, ha azt szeretné hallani, amikor ez megtörténik.
Igen. Minden VPS.org szerver teljes gyökér-hozzáféréssel rendelkezik, így más eszközöket is futtathat a Machine Learning mellett a szerver RAM-ján és tárolóján belül.
Minden VPS.org szerver teljes gyökér SSH hozzáféréssel rendelkezik, így telepítheti a illesztőprogramokat, könyvtárakat és Machine Learning-t, bármennyire is kell.
Nem. Nincs szerver jön egy CUDA runtime vagy NVIDIA vezérlő előre telepített, és GPU szerverek még nem érhető el, hogy rendeljen. Telepíteni a verziók Machine Learning szüksége van magad.
Igen. A VPS.org szerverek állandó virtuális gépek, nem pedig efemerális esetek: Machine Learning modellek, konfigok és adatok maradnak a szerver SSD-tárolójában, amíg nem törli őket.
A Machine Learning futtatások során a szerver SSD-jén tárolt adatok megőrzése a gyors hozzáférés érdekében, valamint a kész tárgyak (súlyok, generációk, beágyazódások) másolása a VPS.org-en kívüli tárolóba; a fényképek és biztonsági másolatok ugyanazon a tárolóhalmazon maradnak.
A VPS.org szervereket a vezérlőpanelről egy nagyobb tervre frissítheted; az átméretezés újraindítja és a Machine Learning telepítése továbbviszi. A GPU szerverek még nem állnak rendelkezésre.
Igen. A biztonsági mentések fizetett kiegészítő (napi +30%-a a terv ár, tartott 7 nap; heti +20%, tartott 28 nap) és pillanatfelvételek ingyenesek, ami hasznos, mielőtt hosszú Machine Learning fut. Mindkettő maradjon ugyanabban a tároló klaszterben, mint a szerver.
Kapcsolatfelvételi támogatás az első vásárlás után 30 napon belül, hogy visszatérítést kérjen. GPU szerverek még nem értékesített, így GPU megrendelés nem szerepel.
A GPU kapacitása korlátozott. Meséljen a munkaterheléséről, és a rendelkezésre állás és az árak segítségével válaszolunk.