СЦЕНАРИЙ
Jupyter-ноутбуки на облачном GPU
Запускайте JupyterLab с PyTorch и CUDA на арендованном GPU для анализа данных и экспериментов с моделями.
Посекундная оплата с вашего баланса в USD. Когда закончите, остановите или завершите машину.
Рекомендуемый GPU
RTX 4090 · RTX 5090 · A100 SXM4
RTX 4090 подходит для большинства ноутбуков. Выберите A100, если вашим моделям или датасетам нужно больше 24 ГБ.
Какой шаблон выбрать
PyTorch
Среда разработки NVIDIA CUDA + PyTorch, готова к работе с SSH и Jupyter.
Запуск за четыре шага
- 1
Арендуйте машину
Откройте каталог с уже выбранными RTX 4090 и шаблоном PyTorch и нажмите «Арендовать».
Смотреть машины RTX 4090 - 2
Откройте Jupyter
Когда машина запустится, нажмите «Открыть Jupyter» на её странице. JupyterLab откроется в браузере; SSH-ключ не нужен.
- 3
Установите нужное
PyTorch и CUDA уже готовы. Другие пакеты ставьте из ячейки блокнота.
%pip install transformers datasets accelerate - 4
Сохраните работу
Скачайте блокноты или отправьте их в Git, прежде чем завершить машину.
Вопросы
PyTorch уже установлен?
Да. Шаблон PyTorch включает CUDA и PyTorch; другие пакеты устанавливайте через pip.
Можно ли сохранить мои ноутбуки?
При остановке диск сохраняется. При завершении он стирается, поэтому заранее скачайте ноутбуки или отправьте их в Git.