Облачный сервер для Data Science

Data Science Virtual Machine (DSVM) — облачный сервер (виртуальная машина) с ОС Ubuntu 18.04 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 Notebook 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.

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 64-bit.
  6. Нажмите кнопку Выбрать.
  7. Выберите нужные параметры облачного сервера (виртуальной машины) в соответствии с инструкцией.
  8. Нажмите кнопку Создать.

Быстрый запуск JupyterLab

Чтобы быстро запустить JupyterLab, введите http://ip-адрес сервера в адресной строке браузера. Пароль по умолчанию: ikieg2wahmohtahF.

Оплата и биллинг

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