Serveurs dédiés pour l'apprentissage profond
Serveurs GPU bare-metal pour l'entraînement et le fine-tuning en deep learning. Passthrough GPU complet, cœurs de CPU dédiés, pas de voisins bruyants.
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.
VPS GPU · RTX PRO 4500
16 vCPU · 128 Go DDR5 · 1 To NVMe Gen5 · RTX PRO 4500 (32 Go VRAM) passthrough complet
VPS GPU · RTX PRO 6000
32 vCPU · 256 Go DDR5 · 2 To NVMe Gen5 · RTX PRO 6000 (96 Go VRAM) passthrough complet
Clusters GPU 2× / 4× / 8×
Devis personnalisé par configuration — plusieurs GPU Blackwell / L40S / L4, NVLink là où c'est supporté
About Deep learning server
Le fine-tuning et les entraînements de deep learning de petite à moyenne envergure n'ont pas besoin d'un cluster H100 — une machine RTX PRO Blackwell bien spécifiée gère la plupart des fine-tunes LoRA / QLoRA, boucles RL, entraînements de vision par ordinateur, et le tuning de modèles de diffusion pour une fraction du coût.
Sur RTX PRO 6000 Blackwell (96 Go de VRAM), charges de travail typiques : fine-tune complet de Llama 3 8B (batch 32, rang LoRA 64) en 4-8 heures par époque sur des jeux de données modestes ; entraînement SDXL LoRA en 20-40 min ; entraînement YOLO v10 sur des jeux de données à l'échelle COCO en 6-12 heures. RTX PRO 4500 (32 Go) gère des modèles plus petits — fine-tune 3-7B, entraînement ViT, jusqu'à l'entraînement complet de SD 1.5.
Environnement : Ubuntu 22.04 + CUDA 12.4, cuDNN 9, PyTorch 2.x, JAX, HuggingFace, DeepSpeed, Accelerate, bitsandbytes, xFormers, Flash Attention préinstallés. Docker + NVIDIA Container Toolkit prêts. Jupyter Lab + accès SSH inclus.
Pour l'entraînement multi-GPU (parallélisme de données / de modèle / de pipeline), nous construisons des machines GPU 2×/4×/8× personnalisées avec NVLink là où c'est supporté. Envoyez votre script d'entraînement et nous spécifierons la machine.
Frequently asked questions
Puis-je entraîner un LLM complet à partir de zéro sur ceci ?
Pour les petits modèles (< 3B paramètres) — oui, sur RTX PRO 6000. Pour tout ce qui est plus grand, vous voudrez du multi-GPU ou un cluster. Devis personnalisés pour les configurations 4×/8×.
Fournissez-vous des environnements ML gérés ?
L'image de base est Ubuntu 22.04 + CUDA + PyTorch. Nous ne gérons pas la pile ML (à la SageMaker) mais l'ingénierie peut aider au déploiement sur demande.
Quelles versions de framework sont préinstallées ?
CUDA 12.4, cuDNN 9.1, PyTorch 2.4 (stable + nightly), JAX 0.4.x, TensorFlow 2.16, HuggingFace Transformers 4.44+, DeepSpeed 0.15, vLLM. Mise à jour via pip/conda à tout moment.