Serwery dedykowane do głębokiego uczenia
Serwery GPU bare-metal do treningu i dostrajania głębokiego uczenia. Pełne przekazywanie GPU (passthrough), dedykowane rdzenie CPU, bez głośnych sąsiadów.
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) pełne przekazywanie
GPU VPS · RTX PRO 6000
32 vCPU · 256 GB DDR5 · 2 TB NVMe Gen5 · RTX PRO 6000 (96 GB VRAM) pełne przekazywanie
2× / 4× / 8× klastry GPU
Wycena indywidualna dla każdej konfiguracji — wiele GPU Blackwell / L40S / L4, NVLink tam, gdzie jest obsługiwane
About Deep learning server
Dostrajanie i średniej wielkości sesje treningowe głębokiego uczenia nie wymagają klastra H100 — dobrze wyposażona maszyna RTX PRO Blackwell obsłuży większość dostrojeń LoRA / QLoRA, pętli RL, treningu wizji komputerowej i dostrajania modeli dyfuzyjnych za ułamek kosztów.
Na RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB VRAM), typowy zakres zadań: pełne dostrojenie Llama 3 8B (batch 32, LoRA rank 64) w 4-8 godzin na epokę na umiarkowanych zbiorach danych; trening SDXL LoRA w 20-40 min; trening YOLO v10 na zbiorach danych w skali COCO w 6-12 godzin. RTX PRO 4500 (32 GB) obsługuje mniejsze modele — dostrojenie 3-7B, trening ViT, do pełnego treningu SD 1.5.
Środowisko: Ubuntu 22.04 + CUDA 12.4, cuDNN 9, PyTorch 2.x, JAX, HuggingFace, DeepSpeed, Accelerate, bitsandbytes, xFormers, Flash Attention preinstalowane. Docker + NVIDIA Container Toolkit gotowe. Jupyter Lab + dostęp SSH w zestawie.
Do treningu multi-GPU (równoległość danych / modelu / potoku) budujemy niestandardowe maszyny GPU 2×/4×/8× z NVLink tam, gdzie jest to obsługiwane. Wyślij swój skrypt treningowy, a my skonfigurujemy maszynę.
Frequently asked questions
Czy mogę wytrenować pełny LLM od podstaw na tym?
Dla małych modeli (< 3B parametrów) — tak, na RTX PRO 6000. Dla czegoś większego, będziesz potrzebować multi-GPU lub klastra. Niestandardowe wyceny dla konfiguracji 4×/8×.
Czy zapewniacie zarządzane środowiska ML?
Obraz bazowy to Ubuntu 22.04 + CUDA + PyTorch. Nie zarządzamy stosem ML (w stylu SageMaker), ale inżynierowie mogą pomóc we wdrożeniu na życzenie.
Jakie wersje frameworków są preinstalowane?
CUDA 12.4, cuDNN 9.1, PyTorch 2.4 (stabilna + nocna), JAX 0.4.x, TensorFlow 2.16, HuggingFace Transformers 4.44+, DeepSpeed 0.15, vLLM. Aktualizacja przez pip/conda w dowolnym momencie.