Servidores dedicados para aprendizaje profundo
Servidores GPU bare-metal para entrenamiento y ajuste fino de deep learning. Passthrough completo de GPU, núcleos de CPU dedicados, sin 'vecinos ruidosos'.
Best-fit dedicated plans
These are the closest stock plans in our catalogue for Deep learning server workloads. Fully customizable — port, storage, RAM, DDoS profile.
GPU VPS · RTX PRO 4500
16 vCPU · 128 GB DDR5 · 1 TB NVMe Gen5 · RTX PRO 4500 (32 GB VRAM) passthrough completo
GPU VPS · RTX PRO 6000
32 vCPU · 256 GB DDR5 · 2 TB NVMe Gen5 · RTX PRO 6000 (96 GB VRAM) passthrough completo
Clústeres GPU de 2× / 4× / 8×
Presupuesto personalizado por configuración — múltiples GPU Blackwell / L40S / L4, NVLink donde sea compatible
About Deep learning server
El ajuste fino y las ejecuciones de entrenamiento de deep learning de tamaño pequeño a mediano no requieren un clúster H100 — una máquina RTX PRO Blackwell bien especificada maneja la mayoría de los ajustes finos de LoRA / QLoRA, bucles de RL, entrenamiento de visión por computadora y ajuste de modelos de difusión a una fracción del costo.
En RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB VRAM), cargas de trabajo típicas: ajuste fino completo de Llama 3 8B (batch 32, LoRA rank 64) en 4-8 horas por época en conjuntos de datos modestos; entrenamiento SDXL LoRA en 20-40 min; entrenamiento YOLO v10 en conjuntos de datos a escala COCO en 6-12 horas. La RTX PRO 4500 (32 GB) maneja modelos más pequeños — ajuste fino de 3-7B, entrenamiento ViT, hasta entrenamiento completo de SD 1.5.
Entorno: Ubuntu 22.04 + CUDA 12.4, cuDNN 9, PyTorch 2.x, JAX, HuggingFace, DeepSpeed, Accelerate, bitsandbytes, xFormers, Flash Attention preinstalados. Docker + NVIDIA Container Toolkit listo. Acceso a Jupyter Lab + SSH incluido.
Para entrenamiento multi-GPU (paralelismo de datos / modelo / pipeline), construimos máquinas GPU personalizadas de 2×/4×/8× con NVLink donde sea compatible. Envíe su script de entrenamiento y especificaremos la máquina.
Frequently asked questions
¿Puedo entrenar un LLM completo desde cero con esto?
Para modelos pequeños (< 3B params) — sí, en RTX PRO 6000. Para cualquier cosa más grande, querrá multi-GPU o un clúster. Presupuestos personalizados para configuraciones de 4×/8×.
¿Ofrecen entornos de ML gestionados?
La imagen base es Ubuntu 22.04 + CUDA + PyTorch. No gestionamos el stack de ML (al estilo SageMaker), pero el equipo de ingeniería puede ayudar con la implementación bajo petición.
¿Qué versiones de framework vienen preinstaladas?
CUDA 12.4, cuDNN 9.1, PyTorch 2.4 (estable + nightly), JAX 0.4.x, TensorFlow 2.16, HuggingFace Transformers 4.44+, DeepSpeed 0.15, vLLM. Actualice a través de pip/conda en cualquier momento.