पाइटोरच GPU VPS

PyTorch यसको काम गति गर्न NVIDIA GPU प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। VPS.org GPU सर्भरहरू अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैनन्; तिनीहरूले जब छन् सुन्न हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्। PyTorch एक प्रशिक्षण / फाइन-टुनिंग कार्यभार हो। लामो चलिरहेको कामहरूको लागि योजना: नियमित रूपमा आफ्नो VPS स्न्यापसट र VPS.org बाहिर प्रशिक्षित तौलको प्रतिलिपि राख्नुहोस्।

GPU सर्भरहरू अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैनन्। आज तपाईं नियमित सीपीयू योजनामा PyTorch चलाउन सक्नुहुन्छ, जहाँ यो GPU मा भन्दा धेरै ढिलो काम गर्दछ: SSH मा र pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 चलाउनुहोस्।

प्रशिक्षण VRAM को ओप्टिमाइजर राज्य प्लस सक्रियण द्वारा प्रभुत्व छ। एक 7B LLM को पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग लगभग 24 देखि 48 जीबी को आवश्यकता छ; LoRA / QLoRA 8 देखि 16 जीबी मा फिट हुन्छ।

GPU सर्भरहरू आदेश गर्न सकिन्छ जब GPU मूल्यांकन प्रकाशित गरिनेछ। तपाईंले त्यो घटना हुँदा सुन्न चाहनुहुन्छ भने हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।

हो। हरेक VPS.org सर्भर पूर्ण मूल पहुँच संग आउँछ, त्यसैले तपाईं सर्भरको RAM र भण्डारण भित्र PyTorch साथै अन्य उपकरणहरू चलाउन सक्नुहुन्छ।

हरेक VPS.org सर्भर पूर्ण मूल SSH पहुँच संग आउँछ, त्यसैले तपाईं ड्राइभर स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ, पुस्तकालय र PyTorch तर तपाईं आवश्यक.

छैन. कुनै सर्भर एक CUDA रनटाइम वा NVIDIA ड्राइभर पूर्व-स्थापना संग आउँछ, र GPU सर्भर अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैन. तपाईं संस्करण PyTorch आफैलाई आवश्यकताहरू स्थापना.

हो। VPS.org सर्भरहरू स्थिर अवास्तविक मेशिनहरू हुन्, न त अल्पकालीन उदाहरणहरू: PyTorch मोडेलहरू, कन्फिगहरू र डेटाहरू सर्भरको एसडीएस भण्डारणमा रहन्छन् जबसम्म तपाईं तिनीहरूलाई मेट्नुहुन्न।

PyTorch चल्छ समयमा छिटो पहुँच लागि सर्भरको एसडीएस मा काम डेटा राख्न, र VPS.org बाहिर भण्डारण गर्न समाप्त artifacts (वजन, पुस्ता, embeddings) प्रतिलिपि; स्न्यापसट र जगेडा एउटै भण्डारण क्लस्टर मा बस्ने।

तपाईँले नियन्त्रण प्यानलबाट ठूलो योजनामा कुनै पनि VPS.org सर्भर स्तरबृद्धि गर्न सक्नुहुन्छ; रिसाइजले यसलाई पुन: सुरु गर्दछ र तपाईँको PyTorch स्थापनाले यसलाई माथि लिन्छ। GPU सर्भरहरू अहिलेसम्म उपलब्ध छैनन्।

हो. ब्याकअप एक भुक्तानी add-on छन् (योजना मूल्य को दैनिक +30%, राखिएको7दिन; साप्ताहिक +20%, राखिएको 28 दिन) र स्न्यापसट मुक्त छन्, जो लामो PyTorch चल्छ अघि उपयोगी छ. दुवै सर्भर रूपमा नै भण्डारण क्लस्टर मा बस्न.

फिर्ताको लागि अनुरोध गर्न तपाईंको पहिलो खरीदको 30 दिन भित्र समर्थन सम्पर्क गर्नुहोस्। GPU सर्भरहरू अझै बिक्री गरिएको छैन, त्यसैले कुनै GPU आदेश संलग्न छ।