GPUshka

Готовые окружения с PyTorch, CUDA и Jupyter

Начните работу над вашими проектами в области машинного обучения за считанные минуты. Наши шаблоны с PyTorch включают все необходимые инструменты: фреймворк, библиотеки CUDA для вычислений на GPU и интерактивную среду Jupyter Notebook. Это идеальное решение для исследователей, студентов и разработчиков.

Сферы применения:

  • Гибкость PyTorch делает его стандартом в академической среде.
  • Создавайте модели для классификации, регрессии, распознавания образов и других задач.
  • Работайте с трансформерами и другими архитектурами для анализа текста.
  • Быстро проверяйте свои идеи благодаря динамическим графам вычислений.

Рекомендуемые GPU для PyTorch:

  • Для экспериментов и прототипирования: RTX 4090.
  • Для серьезного обучения: L40S или A100 80GB.
  • Для гигантских моделей и кластеров: Кластеры из H100, H200 и новейших B200 позволяют обучать модели, которые не помещаются на одну карту, и значительно сокращать время тренировки.

Связанные инструменты и фреймворки

Изучите другие решения, которые дополняют или являются альтернативой PyTorch.