运行 Tensor Flow 和 Keras 的培训和推论 : NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, 帕斯卡尔 建筑)。 GPU 服务器尚未可排序; 联系我们, 等他们通知我们。
$ pip install tensorflow[and-cuda]
# 示例 安裝命令
TensorFlow 是谷歌的开放源码机器学习框架。 在GPU服务器上, TensorFlow通过 CUDA 运行GPU 操作。
TensorFlow 一旦安装匹配驱动程序与 CUDA 版本, 就会通过 CUDA 使用 GPU 。
在 GPU 后端上方使用 Keras API 构建模型。
在您自己的服务器上与 TensorBoard 一起进行监视器训练 。
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TensorFlow 可以使用 NVIDIA GPU 来加快工作进度 。 VPS.org GPU 服务器还没有订购; 联系我们以听到它们何时是 。 TensorFlow 是培训/ 微调工作量 。 长期工作计划: 定期对您的 VPS 进行简要描述, 并在 VPS.org 以外保存一份经过训练的重量副本 。
GPU 服务器尚未可用以订购 。 今天您可以在常规 CPU 计划中运行 TensorFlow, 其运行速度远比 GPU 慢得多: SSH 运行 pip install tensorflow[and-cuda] 。
培训VRAM系统以优化状态和启动为主,对7BLM系统进行全面微调需要大约24至48GB;LORA/QLORA系统适合8至16GB系统。
当可以订购 GPU 服务器时, 将会公布 GPU 定价 。 如果您想听到, 请联系我们 。
是的。每个 VPS.org 服务器都带有完整的根访问权限, 这样您就可以在服务器的内存和存储中运行 TensorFlow 并同时运行其他工具 。
每个 VPS.org 服务器都带有 SSH 根全存, 这样您就可以安装驱动程序、 库和 TensorFlow 。
否。 没有服务器随 CUDA 运行时间或 NVIDIA 驱动程序预设后而来, 并且 GPU 服务器目前无法订购。 您安装的版本 TensorFlow 需要自己来操作 。
是的 VPS.org 服务器是持久性虚拟机器,不是短时间的:TensorFlow 模型、配置和数据保存在服务器的 SSD 存储中,直到您删除它们。
保存服务器 SD 的工作数据, 以便在 TensorFlow 运行期间快速访问, 并复制完成的文物( 重量、 代、 嵌入) 储存到 VPS.org 之外; 照片和备份保存在同一存储群中 。
您可以将任何 VPS.org 服务器升级为控制面板上更大的计划; 调整大小重新启动, 并让您安装 TensorFlow 的服务器结转到上。 GPU 服务器尚未可用 。
是的 备份是附加的( 日+30%的计划价格, 保留7天; 周+20%, 保存28天) 和快照是免费的, 在 TensorFlow 运行之前有用 。 两者都与服务器一样保存在存储群中 。
第一次购买后30天内的联络支持请求退款。 GPU 服务器尚未出售, 所以没有涉及 GPU 订单 。