Арендуйте готовые к работе виртуальные серверы с предустановленными библиотеками и фреймворками для машинного обучения (ML) и анализа данных. Выбирайте любое время аренды и платите только за потребляемые ресурсы. Оплата списывается в конце каждого часа.
Задачи, которые поможет решить виртуальная машина для data science (DSVM)
Упростить подготовку окружения для обучения ML-моделей
Обучайте и тестируйте ваши модели сразу после создания виртуальной машины с помощью предустановленных инструментов и фреймворков, например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
Получить необходимые ресурсы для обучения ML-моделей
Арендуйте облачные (cloud) серверы для машинного обучения и выбирайте то количество ресурсов, которое нужно для решения ваших задач. Например,серверы с GPU идеально подходят для работы с нейросетями: помогают ускорить процессы классификации изображений, распознавания речи и сегментации клиентов. А еще — разрабатывать сервисы рекомендаций и создавать чат-ботов.
Ускорить обработку и анализ данных
Обрабатывайте данные и выполняйте высокопроизводительные вычисления быстрее благодаря ресурсам сервера и предустановленным библиотекам, например, NumPy, Pandas и Scikit-learn.
Сократить расходы на GPU-ресурсы
Настройте технологию MIG на базе видеокарт А100 и А30 — она позволяет аппаратно разделить GPU на сеть экземпляров. Благодаря этому вы сможете изменять количество и тип GPU-ресурсов в зависимости от потребностей, а также повысите утилизацию вычислительных ресурсов за счет разделения одной GPU между разными задачами. Подробнее о шеринге GPU и технологии MIG читайте в нашем блоге.
Источник: https://selectel.ru/services/cloud/dsvm/
