Model PyTorch yang dijalankan di NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, arsitektur Pascal), dengan akses akar penuh. server GPU belum dapat dipesan; hubungi kita untuk diberitahu ketika mereka berada.
$ pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# Contohkan perintah instal
PyTorch adalah kerangka belajar yang luas digunakan. server GPU menjalankan pelatihan PyTorch dan inferensi pada GPU, yang jauh lebih cepat daripada pada CPU untuk kebanyakan model.
You install the NVIDIA driver, CUDA and the PyTorch build you need. Check that your PyTorch build still supports Pascal GPUs (compute capability 6.1).
Ruang untuk model kecil dan ukuran tengah, LoRA halus-tuning dan ukuran batch sedang.
Jalankan buku catatan Jupyter pada server untuk pekerjaan interaktif pada GPU.
Atur lingkungan persis seperti yang dibutuhkan proyek Anda.
PyTorch dapat menggunakan NVIDIA GPU untuk mempercepat karyanya. VPS.org GPU server tidak tersedia untuk memesan; hubungi kita untuk mendengar ketika mereka. PyTorch adalah pelatihan / baik-tuning workload. Rencana untuk pekerjaan yang berjalan panjang: snapshot VPS Anda secara teratur dan tetap salinan dari beban terlatih diluar zqx0xz.
Server GPU belum tersedia untuk memesan. Hari ini Anda dapat menjalankan PyTorch pada suatu rencana CPU reguler, dimana server tersebut bekerja jauh lebih lambat daripada pada GPU: SSH masuk dan jalankan pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124.
Pelatihan VRAM didominasi oleh kondisi optimisasi ditambah aktivasi. Penuh penjumlahan 7B LLM kebutuhan sekitar 24 sampai 48 GB; LoRA / QLoRA dalam 8 sampai 16 GB.
Harga GPU akan diterbitkan ketika server GPU dapat dipesan. Hubungi kami jika Anda ingin mendengar ketika itu terjadi.
Yes. Every VPS.org server comes with full root access, so you can run other tools alongside PyTorch within the server's RAM and storage.
Setiap server VPS.org dilengkapi dengan akses SSH root penuh, sehingga Anda dapat menginstal driver, perpustakaan, dan PyTorch namun Anda butuhkan.
Tidak. Tidak ada server yang dilengkapi dengan waktu-jalan CUDA atau driver NVIDIA yang telah diinstal, dan server GPU belum tersedia untuk memesan. Anda memasang versi PyTorch kebutuhan diri sendiri.
Ya. server VPS.org adalah mesin virtual yang persisten, bukan contoh ephemeral: PyTorch model, konfigurasi dan data tetap di penyimpanan SSD server sampai Anda menghapusnya.
Tetap bekerja data pada SSD server untuk akses cepat selama perjalanan PyTorch, dan salin artefak selesai (berat, generasi, embeddings) ke penyimpanan di luar VPS.org; snapshots dan backups tetap pada cluster penyimpanan yang sama.
Anda dapat meningkatkan server VPS.org ke sebuah rencana yang lebih besar dari panel kontrol; resize restart dan instalasi PyTorch Anda membawa over. Server GPU belum tersedia.
Ya. backup adalah tambahan-on dibayar (hari demi ditambah 30% dari harga rencana, terus 7 hari; mingguan +20%, disimpan 28 hari) dan foto gratis, yang berguna sebelum lari PyTorch panjang. Keduanya tetap pada penyimpanan yang sama cluster sebagai server.
Dukungan kontak dalam 30 hari dari pembelian pertama Anda untuk meminta pengembalian dana. Server GPU belum terjual, jadi tidak ada perintah GPU yang terlibat.
Kapasitas GPU terbatas. ceritakan tentang beban kerja Anda dan kami akan menjawab dengan ketersediaan dan harga.