Վերջերս թողարկված NVIDIA Tesla P40, 24 GB VRAM

TensorFlow GPU VPS-ներ

Օգտագործել TensorFlow և Keras ուսուցումը և եզրակացությունը NVIDIA Tesla P40-ի վրա (24 ԳԲ VRAM, Pascal ճարտարապետություն)։ GPU սերվերները դեռևս չեն կարող պատվիրվել։ Հաղորդակցվեք մեզ հետ, որպեսզի տեղեկացնենք, երբ դրանք կհայտնվեն։

$ pip install tensorflow[and-cuda]
# Տեղադրման հրամանի օրինակ

Ի՞նչ է TensorFlow-ը GPU VPS-ում։

TensorFlow-ը Google-ի բաց կոդով մեքենաների ուսուցման մոդել է։ GPU սերվերի վրա TensorFlow-ը իր գործողությունները GPU-ի վրա է իրականացնում CUDA-ի միջոցով։

TensorFlow VPS.org GPU սերվերի վրա

Գրաֆիկական ակտիվացում

TensorFlow-ը CUDA-ի միջոցով GPU-ն է օգտագործում, երբ տեղադրում եք համապատասխան վարորդ և CUDA տարբերակ։

Չափազանց դժվար

Գործարկեք մոդելներ Keras API-ի միջոցով GPU backend-ի վրա։

Տենզորային քարտեզի կառուցվածք

Տեսահոլովակներ դիտել TensorBoard-ի հետ սեփական սերվերի վրա

TF ծառայություն

Տեղեկատվություն TensorFlow-ի մասին

Համացանցում տարածված TensorFlow օգտագործման դեպքեր

Տեսակի դասակարգում
Օբյեկտի հայտնաբերում
Բնական լեզվի վերամշակում
Խորհուրդների համակարգեր
Ժամանակային շարքի կանխատեսում
ML արտադրության ջրատարներ

Գրաֆիկական պրոցեսորի հատկություններ

Գրաֆիկական պրոցեսորNVIDIA Tesla P40
ՎՐԱ24 GB GDDR5
CUDA գույներ3,840
FP32Name12 TFLOPS
INT847 TOPS
Բուն նկարագրություն346 GB/s
ԱրխիվPascal (GP102)
ՀաղորդելPCIe անցում

Հաճախակի տրվող հարցեր

TensorFlow-ը GPU VPS-ի վրա ինչ է նշանակում:

+

TensorFlow- 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։ TensorFlow- ը վարժեցման / ճշգրտման աշխատանքային բեռ է։ Պլանավորեք երկարատև աշխատանքներ՝ նկարեք ձեր VPS- ը պարբերաբար և պահեք վարժեցված քաշերի պատճենը VPS.org- ից դուրս։

Ինչպե՞ս ես կարող եմ TensorFlow-ը տեղադրել GPU VPS-ում։

+

Գրաֆիկական պրոցեսորի սերվերները դեռևս չեն կարող պատվիրվել։ Այսօր դուք կարող եք TensorFlow-ը գործարկել սովորական պրոցեսորի պլանի վրա, որտեղ այն ավելի դանդաղ է աշխատում, քան գրաֆիկական պրոցեսորի վրա։ Սեղմեք SSH և գործարկեք pip install tensorflow[and-cuda]-ը։

Որքա՞ն VRAM է պետք TensorFlow-ի համար։

+

Վիրամիշը սովորեցնելու համար գերակշռում է օպտիմիզացնողի վիճակը և ակտիվացումները։ 7B LLM-ի ամբողջական ճշգրտման համար անհրաժեշտ է մոտավորապես 24-ից 48 ԳԲ, LoRA / QLoRA-ն տեղավորվում է 8-ից 16 ԳԲ-ում։

Որքա՞ն կարժենա TensorFlow-ի համար GPU սերվերը։

+

GPU-ի գինը կհայտարարվի, երբ GPU սերվերները կարողանան պատվիրվել։ Հեռացեք մեզանից, եթե ցանկանում եք իմանալ, թե երբ է դա տեղի ունենալու։

Կարո՞ղ եմ TensorFlow-ի հետ միասին այլ գործիքներ գործարկել։

+

Այո։ Յուրաքանչյուր VPS.org սերվեր ունի root-ի լիակատար իրավունքներ, այնպես որ դուք կարող եք TensorFlow-ի հետ միասին նաև այլ գործիքներ երթևեկել սերվերի RAM-ում և պահեստում։

Կարո՞ղ եմ ստանալ TensorFlow GPU VPS-ի ամբողջական root-ը։

+

Յուրաքանչյուր VPS.org սերվեր ունի root SSH մուտք, այնպես որ դուք կարող եք տեղադրել դիզայներներ, գրադարաններ և TensorFlow, ինչպես ձեզ հարկավոր է։

Արդյո՞ք VPS.org-ը նախահաշվարկում է CUDA-ն TensorFlow-ի համար

+

Ոչ։ Ոչ մի սերվեր չի ապահովված CUDA-ի կամ NVIDIA-ի դյուրակիրներով, և GPU սերվերները դեռևս չեն կարող պատվիրվել։ Դուք ինքներդ եք տեղադրում TensorFlow-ի պահանջվող տարբերակները։

Իմ TensorFlow GPU VPS-ը պահպանվում է՞ սեզոնների միջև

+

Այո։ VPS.org սերվերները մշտական վիրտուալ մեքենաներ են, ոչ թե ժամանակավոր օրինակներ։ TensorFlow մոդելները, կառույցները և տվյալները մնում են սերվերի SSD պահեստում մինչև դրանք ոչնչացնելը։

Որտեղ պետք է պահեմ իմ TensorFlow աշխատանքային բեռնի տվյալները

+

Պահել տվյալները սերվերի SSD-ում TensorFlow-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։

Կարո՞ղ եմ ավելի ուշ մեծացնել իմ TensorFlow GPU VPS-ը։

+

Դուք կարող եք վերանորոգել ցանկացած VPS.org սերվեր ավելի մեծ պլանի համար կառավարման վահանակից, վերանորոգման ժամանակ այն կվերսկսվի և TensorFlow-ի տեղադրումը կկատարվի։ GPU սերվերները դեռևս հասանելի չեն։

Կարո՞ղ եմ արդյոք պահպանել իմ GPU VPS-ը

+

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 TensorFlow-ի երկարատև գործարկման համար։ Դրանք երկուսն էլ մնացել են սերվերի հետ նույն պահպանման խմբում։

Կարո՞ղ եմ վերադարձնել գումարը։

+

Հաղորդակցվել աջակցության հետ առաջին գնումից հետո 30 օրվա ընթացքում՝ գումարը վերադարձնելու համար։ GPU սերվերները դեռևս չեն վաճառվել, հետևաբար GPU-ի պատվեր չի կատարվել։

Ուզում եք TensorFlow-ը GPU սերվերի վրա ընթացիկ պահել։

Գրաֆիկական պրոցեսորի ունակությունը սահմանափակ է։ Պատմեք մեզ ձեր աշխատանքի ծավալի մասին, և մենք կպատասխանենք՝ նշելով հասանելիությունը և գինը։