ユースケース
クラウドGPUでJupyterノートブック
レンタルしたGPUでPyTorchとCUDA入りのJupyterLabを実行し、データサイエンスやモデルの実験に使えます。
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USD残高から秒単位で課金されます。使い終わったらマシンを停止または終了してください。
おすすめのGPU
RTX 4090 · RTX 5090 · A100 SXM4
ほとんどのノートブックはRTX 4090で十分です。モデルやデータセットに24 GB以上必要な場合はA100を選んでください。
選ぶテンプレート
PyTorch
NVIDIA CUDA + PyTorch の開発環境。SSH と Jupyter ですぐに使えます。
4ステップで使い始める
- 1
- 2
Jupyter を開く
マシンが稼働したら、ページの「Jupyter を開く」を押します。JupyterLab がブラウザで開き、SSH キーは不要です。
- 3
必要なものを入れる
PyTorch と CUDA は準備済みです。その他のパッケージはノートブックのセルから追加します。
%pip install transformers datasets accelerate - 4
作業を保存する
マシンを終了する前に、ノートブックをダウンロードするか Git に push してください。
よくある質問
PyTorchはインストール済みですか？
はい。PyTorchテンプレートにはCUDAとPyTorchが含まれています。その他のパッケージはpipで追加してください。
ノートブックを残しておけますか？
停止すればディスクは残ります。終了するとディスクも消えるので、先にノートブックをダウンロードするかGitにpushしてください。