Функции и задачи, которые поможет решить виртуальная машина Data Science (DSVM)
Упрощение подготовки окружения для обучения ML-моделей
Вы можете обучать и тестировать свои модели с помощью предустановленных инструментов и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn.
Читать далее
Получение необходимых ресурсов для обучения моделей машинного обучения
Серверы с GPU идеально подходят для работы с нейросетями, ускоряя процессы классификации изображений, распознавания речи, сегментации клиентов и разработки сервисов рекомендаций и чат-ботов.
Ускорение обработки и анализа данных
Благодаря ресурсам сервера и установленным библиотекам, таким как NumPy, Pandas и Scikit-learn, вы можете обрабатывать данные и выполнять высокопроизводительные вычисления быстрее.
Сокращение затрат на GPU-ресурсы
Настройте технологию MIG на основе видеокарт А100 и А30, чтобы аппаратно разделить GPU на сеть экземпляров. Это позволит вам изменять количество и тип GPU-ресурсов в зависимости от потребностей и повысить утилизацию вычислительных ресурсов за счет разделения одной GPU между разными задачами.
Скрыть
Сконфигурировать свой сервер
Скидка 3 000 ₽ или бесплатная доставка — уже сейчас 🔥
Мы ценим вашу обратную связь. После покупки оставьте отзыв о ServerFlow на Яндексе и условия акции будут исполнены.
* — скидка предоставляется при покупке от 30 000 рублей, в ином случае предусмотрена бесплатная доставка.
Продолжная использовать наш сайт, вы даете согласие на использование файлов Cookie, пользовательских данных (IP-адрес, вид операционной системы, тип браузера, сведения о местоположении, источник, откуда пришел на сайт пользователь, с какого сайта или по какой рекламе, какие страницы
открывает и на какие страницы нажимает пользователь) в целях функционирования сайта, проведения статистических исследований и обзоров. Если вы не хотите, чтобы ваши данные обрабатывались, покиньте сайт.