Speed up gradient boosting, array math and model training with the GPU on an NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture). GPU servers are not orderable yet; contact us to be notified when they are.
$ pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12
# Տեղադրման հրամանի օրինակ
GPU-ի արագացրած մեքենայի ուսուցումը օգտագործում է CUDA-ն` արագացնելու համար ուսուցումը և կանխատեսումը։ XGBoost և CuPy գրադարանները կարող են օգտագործել GPU-ն։ NVIDIA RAPIDS-ը Pascal P40-ից ավելի նոր GPU-ներ է պահանջում։
GPU-ի արագացրած scikit-learn համապատասխան ալգորիթմներ։
NumPy-ի հետ համընկնող ռեժիմներ, որոնք աշխատում են GPU-ի վրա։
Ներքին նյարդային համակարգի մոդելների ուսուցումը նույն սերվերի վրա, ինչպես և դասական մոդելների ուսուցումը։
Տեղադրել ձեր ջրատարի համար անհրաժեշտ գրադարանի տարբերակները։
Machine Learning- ը կարող է օգտագործել NVIDIA GPU- ն իր աշխատանքը արագացնելու համար։ VPS.org GPU սերվերները դեռևս չեն հասանելի պատվիրելու համար։ Հետևեք մեզ՝ իմանալու համար, երբ դրանք հասանելի կլինեն։ Machine Learning- ը GPU- ով արագացված ընդհանուր աշխատանքային ծանրաբեռնվածություն է։ Վստահ եղեք, որ ձեր ծրագրային ապահովումը CUDA- ի աջակցություն ունի և ձեր վարորդը / գործարկման տարբերակը համապատասխանում է Machine Learning- ի աշխատանքային ծանրաբեռնվածության պահանջներին։
Գրաֆիկական պրոցեսորի սերվերները դեռևս չեն կարող պատվիրվել։ Այսօր դուք կարող եք Machine Learning-ը գործարկել սովորական պրոցեսորի պլանի վրա, որտեղ այն ավելի դանդաղ է աշխատում, քան գրաֆիկական պրոցեսորի վրա։ Սեղմեք SSH և գործարկեք pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12-ը։
Machine Learning-ի համար VRAM-ի պահանջները կախված են մոդելից և խմբի չափից։ Դիտեք նախագծի փաստաթղթերը՝ ներկայիս տվյալների համար։
GPU-ի գինը կհայտարարվի, երբ GPU սերվերները կարողանան պատվիրվել։ Հեռացեք մեզանից, եթե ցանկանում եք իմանալ, թե երբ է դա տեղի ունենալու։
Այո։ Յուրաքանչյուր VPS.org սերվեր ունի root-ի լիակատար իրավունքներ, այնպես որ դուք կարող եք Machine Learning-ի հետ միասին նաև այլ գործիքներ երթևեկել սերվերի RAM-ում և պահեստում։
Յուրաքանչյուր VPS.org սերվեր ունի root SSH մուտք, այնպես որ դուք կարող եք տեղադրել դիզայներներ, գրադարաններ և Machine Learning, ինչպես ձեզ հարկավոր է։
Ոչ։ Ոչ մի սերվեր չի ապահովված CUDA-ի կամ NVIDIA-ի դյուրակիրներով, և GPU սերվերները դեռևս չեն կարող պատվիրվել։ Դուք ինքներդ եք տեղադրում Machine Learning-ի պահանջվող տարբերակները։
Այո։ VPS.org սերվերները մշտական վիրտուալ մեքենաներ են, ոչ թե ժամանակավոր օրինակներ։ Machine Learning մոդելները, կառույցները և տվյալները մնում են սերվերի SSD պահեստում մինչև դրանք ոչնչացնելը։
Պահել տվյալները սերվերի SSD-ում Machine Learning-ի աշխատանքի ժամանակ արագ հասանելիության համար, և պատճենել ավարտվելիք արվեստագործությունները (կշիռներ, սերունդներ, ներդրումներ) VPS.org-ից դուրս պահպանման համար։ Սկզբնական նկարները և պահեստային սկավառակները մնում են նույն պահպանման խմբում։
Դուք կարող եք վերանորոգել ցանկացած VPS.org սերվեր ավելի մեծ պլանի համար կառավարման վահանակից, վերանորոգման ժամանակ այն կվերսկսվի և Machine Learning-ի տեղադրումը կկատարվի։ GPU սերվերները դեռևս հասանելի չեն։
Այո։ Առաջնահաշիվները վճարովի հավելված են (օրական +30% պլանի արժեքից, պահպանվում է 7 օր; շաբաթական +20%, պահպանվում է 28 օր) և նկարները անվճար են, ինչը օգտակար է Machine Learning-ի երկարատև գործարկման համար։ Դրանք երկուսն էլ մնացել են սերվերի հետ նույն պահպանման խմբում։
Հաղորդակցվել աջակցության հետ առաջին գնումից հետո 30 օրվա ընթացքում՝ գումարը վերադարձնելու համար։ GPU սերվերները դեռևս չեն վաճառվել, հետևաբար GPU-ի պատվեր չի կատարվել։
Գրաֆիկական պրոցեսորի ունակությունը սահմանափակ է։ Պատմեք մեզ ձեր աշխատանքի ծավալի մասին, և մենք կպատասխանենք՝ նշելով հասանելիությունը և գինը։