Швидкість збільшення градієнта, математичної вправи масиву і тренування моделі за допомогою GPU на NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, архітектура Паскалів). Сервери GPU ще не можна замовляти, щоб повідомити про це нас, якщо вони вже існують.
$ pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12
# Приклад команди встановлення
Навчання комп' ютерного забезпечення GPU використовує CUDA для пришвидшення тренування і прогнозування. Бібліотеки на зразок XGBoust і CuPy можуть використовувати GPU; NVIDIA RAPIDS потребують новіших GPU, ніж P40 PLP.
Градієнт стимулювальних моделей на СДР.
Несумісні з NumPy масиви, які працюють на GPU.
Нейронні моделі, разом з класичними, на одному сервері.
Встановіть бібліотеку версії, які потрібні вам на трубопроводі.
Machine Learning може використовувати NVIDIA GPU для пришвидшення роботи програми. VPS.org GPU сервери ще не доступні для того, щоб замовляти програми. Machine Learning є загальними роботами GPU. Переконайтеся, що у вашому програмному забезпеченні є підтримка CUDA і що ваші драйвери / runtime відповідають вимогам завантаження Machine Learning.
Сервери GPU ще не доступні для впорядкування. Сьогодні ви можете запустити Machine Learning за допомогою звичайного плану процесора, де він працює набагато повільніше, ніж у GPU: SSH у і запустити pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12.
VRAM потрібен для Machine Learning, який залежить від розміру моделі і пакетного розміру; перевірте документацію проекту для поточних рисунків.
Ціноутворення GPU буде опубліковано під час замовлення серверів GPU. Зв' яжіться з нами, якщо ви бажаєте почути, коли це станеться.
Так. Кожен сервер VPS.org має повний доступ до root, отже ви можете запускати інші інструменти поруч з Machine Learning у межах пам' яті і сховища сервера.
Кожен сервер VPS.org має повний доступ до SSH, отже, ви можете встановити драйвери, бібліотеки і Machine Learning, але вам не доведеться цього робити.
Ні. Сервер не постачається з попередньо встановленим драйвером CUDA або NVIDIA, тому сервери GPU ще не можуть замовляти. Ви встановили версії Machine Learning, потрібні вам самі.
Так. Сервери VPS.org є постійними віртуальними комп' ютерами, а не ефемеральними екземплярами: моделями Machine Learning, налаштуваннями і даними зберігаються на сховищі SSD сервера, аж доки ви їх не вилучите.
Під час запуску Machine Learning продовжують працювати над SSD сервера, а також копіюють завершені артефакти (ваги, покоління, вбудовування) для зберігання поза межами VPS.org; знімки і резервні копії зберігаються на одному з скупчень сховища.
Ви можете оновити будь- який сервер VPS.org до більшого плану на панелі керування; зміна розміру перезапускає програму, а встановлення Machine Learning переведе програму на сервер. Сервери GPU ще не доступні.
Так. Резервні копії - це оплачуваний add- on (щоденно +30% ціни плану, зберігаються 7 днів; тижневий +20%, збережений 28 днів), а знімки є безкоштовними, які корисні до тривалих днів запуску Machine Learning. Обидва ці записи зберігаються на тому самому скупченні, що і сервер.
Підтримка контактів протягом 30 днів після вашої першої покупки для отримання запиту на повторне фінансування. Сервери GPU ще не продано, отже не буде включено замовлення GPU.
Обмежені можливості процесора, розкажіть нам про ваші робочі місця, і ми дамо відповідь доступністю та ціноутворенням.