Общая информация о продукте Data Science Virtual Machine
Data Science Virtual Machine (DSVM) — это облачный сервер с готовым образом операционной системы и предустановленными инструментами для разработчиков в области машинного обучения и аналитиков данных.
С помощью DSVM можно:
- разрабатывать приложения для чат-ботов, сервисов рекомендаций, распознавания объектов на фото и видео, синтеза и распознавания речи, сервисов прогнозирования;
- обучать модели;
- проводить эксперименты с данными.
Инструменты
В образе для DSVM предустановлены инструменты (подробнее в их официальной документации):
- Python 3.10;
- pip;
- PyTorch;
- TensorFlow;
- JupyterLab;
- Jupyter Notebook;
- Keras;
- scikit-learn;
- NumPy;
- SciPy;
- pandas;
- NLTK;
- OpenCV;
- CatBoost;
- XGBoost;
- LightGBM.
Стоимость
При использовании DSVM оплачиваются только вычислительные ресурсы облачного сервера по модели оплаты облачной платформы.
Перед использованием DSVM пополните баланс.
Цены на вычислительные ресурсы можно посмотреть на selectel.ru.
Создать DSVM
Используйте инструкцию Создать облачный сервер.
Выберите:
- источник — готовый образ Ubuntu 22.04 LTS Machine Learning 64-bit;
- конфигурацию — с RAM от 2 ГБ и объемом загрузочного диска от 40 ГБ. Для быстрого обучения моделей мы рекомендуем использовать конфигурации линейки GPU Line — они позволяют использовать до восьми графических процессоров.
Запустить JupyterLab
Откройте в браузере страницу
http://<ip_address>
Укажите
<ip_address>
— публичный IP-адрес облачного сервера, можно посмотреть в панели управления в разделе Облачная платформа → Серверы → страница сервера → вкладка Порты → столбец Публичный IP.Введите пароль по умолчанию:
ikieg2wahmohtahF