Облачный сервер для Data Science

Data Science Virtual Machine — облачный сервер (виртуальная машина) для разработчиков в области машинного обучения и аналитиков данных.

Облачный сервер быстро разворачивается из образа и может выполнять задачи машинного обучения сразу после создания — PyTorch, TensorFlow, Keras, XGBoost, OpenCV, Jupyter Notebooks и другие инструменты предустановлены и готовы к работе.

Примеры использования

Облачный сервер Data Science можно использовать для следующих задач:

  • разработка приложений:
    • чат-боты;
    • сервисы рекомендаций;
    • распознавание объектов на фото и видео;
    • синтез и распознавание речи;
    • сервисы прогнозирования;
  • обучение моделей;
  • эксперименты с данными.

Конфигурация облачного сервера

Образ можно подключить на конфигурациях с 2 и более ГБ RAM и 25 и более ГБ дискового пространства.

Для быстрого обучения моделей рекомендуем использовать конфигурации GPU Line, которые позволяют использовать до четырех графических процессоров NVIDIA GeForce GTX 1080.

Список инструментов

Полный список инструментов для машинного обучения, входящих в образ:

Как подключить

Для подключения облачного сервера для Data Science:

  1. Авторизуйтесь в панели управления.
  2. Перейдите в раздел Облачная платформа.
  3. Нажмите кнопку Создать сервер.
  4. В поле Источник нажмите кнопку Выбрать другой источник.
  5. В открывшемся окне на вкладке Готовые образы выберите образ Ubuntu 18.04 LTS Machine Learning (Beta) 64-bit.
  6. Нажмите кнопку Выбрать.
  7. Выберите нужные параметры облачного сервера (виртуальной машины) в соответствии с инструкцией.
  8. Нажмите кнопку Создать.

Оплата и биллинг

Оплачиваются только используемые ресурсы облачной платформы по стандартным тарифам, указанным на сайте. Средства списываются по модели pay-as-you-go ежечасно.