CASO DE USO
Notebooks Jupyter em uma GPU na nuvem
Execute JupyterLab com PyTorch e CUDA em uma GPU alugada, para ciência de dados e experiências com modelos.
Cobrança por segundo a partir do seu saldo em USD. Pare ou finalize a máquina quando terminar.
GPU recomendada
RTX 4090 · RTX 5090 · A100 SXM4
Uma RTX 4090 atende à maioria dos notebooks. Escolha uma A100 quando os seus modelos ou datasets precisarem de mais de 24 GB.
Template a escolher
PyTorch
Ambiente de desenvolvimento NVIDIA CUDA + PyTorch, pronto com SSH e Jupyter.
Pronto a usar em quatro passos
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Alugue a máquina
Abra o catálogo com a RTX 4090 e o template PyTorch já selecionados e clique em Alugar.
Ver máquinas RTX 4090 - 2
Abrir Jupyter
Quando a máquina estiver em execução, carregue em Abrir Jupyter na página dela. O JupyterLab abre no navegador; não precisa de chave SSH.
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Instale o que precisa
PyTorch e CUDA estão prontos. Adicione outros pacotes numa célula do notebook.
%pip install transformers datasets accelerate - 4
Guarde o seu trabalho
Descarregue os notebooks ou envie-os para o Git antes de finalizar a máquina.
Perguntas
O PyTorch já vem instalado?
Sim. O template PyTorch vem com CUDA e PyTorch; adicione outros pacotes com pip.
Posso manter os meus notebooks?
Parar mantém o disco. Finalizar apaga-o, por isso faça o download dos seus notebooks ou envie-os para o Git antes.