Ai Notebook OVHcloud

Sus notebooks operativos y totalmente gestionados en cuestión de segundos

¡Acelere el lanzamiento de sus proyectos y modelos con los notebooks!
 

¿Trabaja como «data scientist» o desarrollador y quiere lanzar un notebook en menos de 15 minutos? Acceda rápidamente a Jupyter o VS Code y lance rápidamente su notebook con todos los recursos necesarios gracias a nuestra solución AI Notebooks. Disfrute de un acceso de usuario protegido, un uso simplificado de los datos y los principales frameworks de inteligencia artificial (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face o incluso Scikit-learn) para impulsar el desarrollo de su actividad.

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Para desarrolladores y «data scientists»

OVHcloud le ofrece entornos de trabajo para inteligencia artificial (IA) totalmente gestionados. De este modo podrá centrarse en sus proyectos sin tener que preocuparse por la infraestructura. Lance sus notebooks en solo unos clics o en línea de comandos y añada sus datos: ¡es así de simple!

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Tarificación clara y flexible

Asigne recursos de CPU y GPU dedicados a su notebook durante el lanzamiento para adaptarlo a sus necesidades. Estos recursos se facturan por uso. ¡Disfrute de una tarificación simple y por minuto, y controle su presupuesto en todo momento!

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Los principales frameworks para IA

La solución AI Notebooks ofrece un uso nativo de los frameworks más populares como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet y Hugging Face. También es posible importar numerosas librerías adicionales.

¿Por qué elegir AI Notebooks?

Simplifique su transición hacia el data science con la cartera de datos y entrenamientos IA de OVHcloud

Portfolio de données et d’entraînements IA d'OVHcloud
OVHcloud AI Training, AI Notebooks

Sencillez y seguridad para acelerar sus proyectos de IA

OVHcloud AI Notebooks permite mejorar la productividad de sus «data scientists» y simplificar su trabajo diario al eliminar las tediosas tareas de ingeniería. Para ello, OVHcloud se encarga de gestionar y proteger su infraestructura, así como las instancias de los notebooks. Nuestra solución de cloud público, sin compromiso de permanencia y con pago por consumo, se adapta a sus necesidades para ofrecerle una flexibilidad y una potencia máximas.

A European Cloud OVHcloud

Un cloud europeo que respeta sus datos

La inteligencia artificial y el machine learning ofrecen posibilidades casi infinitas para sacar el máximo partido a sus datos. Sin embargo, es imprescindible contar con un servicio cloud que respete su confidencialidad. OVHcloud, como proveedor europeo de cloud, garantiza la soberanía de sus datos al cumplir con el RGPD europeo y controlar todas las infraestructuras en las que se alojan estos datos, añadiendo así una garantía adicional en materia de seguridad. De este modo, se evitan las posibles interferencias provocadas por la aplicación de legislaciones extranjeras como la Cloud Act norteamericana.

AI Notebooks conçue sur des standards ouverts et open source

Solución basada en estándares abiertos y open source

AI Notebooks le ofrece los editores de código más populares como Jupyter y VS Code. Cada notebook es compatible por defecto con las aplicaciones y los frameworks líderes del mercado como Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch o incluso Hugging Face. Además, en OVHcloud apostamos por una reversibilidad total de todos sus proyectos.

Modo de utilización

Una vez creado su proyecto de Public Cloud, podrá lanzar directamente sus notebooks en recursos de cálculo CPU y GPU desde su área de cliente, a través de una API o en línea de comandos. A continuación, podrá desplegar en solo unos clics notebooks Jupyter o VS Code asociados al framework deseado (TensorFlow, PyTorch, MXNet o incluso Hugging Face).

Desde el área de cliente

Nuestra interfaz web le ofrece numerosas funcionalidades: panel de control de los notebooks, lanzamiento de nuevas instancias, gestión de sus conjuntos de datos y mucho más.

Espace client Notebook

 

En línea de comandos

Ejemplo: quiere lanzar un notebook con Jupyter y el framework PyTorch, así como sus datos, en dos líneas de comandos.

Importar sus datos locales hacia un contenedor Object Storage:
ovhai data upload myBucket@GRA my_dataset.zip

Ejecutar un notebook JupyterLab con Pytorch preinstalado y montar los datos en /data en lectura-escritura con 2 GPU:
ovhai notebook run \
  --gpu 2 \
  --volume myBucket@GRA:/data:RW \
  ovhcom/ai-training-pytorch:1.6.0

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Funcionalidades

Sin instalación

AI Notebooks es un servicio totalmente gestionado por OVHcloud, por lo que no es necesario disponer de conocimientos técnicos para utilizarlo. Se trata de una opción especialmente útil para cualquier «data scientist» que quiera lanzar un entorno de trabajo de forma rápida y sencilla.

Disponible en cuestión de segundos

Lance y disfrute de un notebook totalmente operativo con un entorno completo de machine learning en solo unos segundos.

Recursos de CPU y GPU

AI Notebooks le permite seleccionar el tipo y la cantidad de recursos que desea destinar a su notebook en función de sus necesidades. También puede utilizar conjuntamente recursos de CPU y GPU, mejorando así la eficacia de sus tareas de machine learning.

Numerosos frameworks disponibles

Disfrute de una amplia selección de frameworks, incluyendo los populares TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet y Hugging Face.

Jupyter y VS Code

AI Notebooks ofrece los dos «live code editors» de código abierto más populares. del mercado. ¡Seleccione su entorno preferido para mejorar su productividad! Además, es también una garantía de reversibilidad.

Gestión simplificada de sus datos

AI Notebooks le permite trabajar de forma sencilla y eficaz en sus propios datos, almacenados en nuestra solución Object Storage. Estos datos están sincronizados, aprovechando así los recursos de CPU y GPU para un rendimiento óptimo. Además, estarán visibles en su notebook, de forma que podrá trabajar rápida y eficazmente sin tediosas limitaciones de importación.

Mayor seguridad para los usuarios

AI Notebooks permite controlar el acceso a sus notebooks. Elija entre diferentes roles de usuario y aplicaciones específicas, o autorice una conexión abierta para todos los usuarios.

Compatibilidad con sus notebooks actuales

Importe fácilmente sus notebooks existentes, creados en plataformas similares (Colab, Jupyter.org) o plataformas de alojamiento como GitHub o GitLab.

Automatización

Gracias a AI Notebooks podrá lanzar y gestionar sus notebooks desde el área de cliente, por API o en línea de comandos. ¡Disfrute de una libertad total en la gestión de sus pipelines!

Herramientas de monitorización

AI Notebooks le ofrece de forma nativa y sin coste adicional herramientas de monitorización como Grafana para supervisar sus proyectos. Monitorice el aumento de carga de sus recursos de CPU y GPU en tiempo real o el tráfico de red en curso.

Tarificación simple y pago por uso

Con AI Notebooks disfrutará de las ventajas del pago por consumo y solo pagará por los notebooks en ejecución, en función de los recursos de CPU y GPU seleccionados. Este tipo de tarificación se adapta a su consumo y le permitirá lanzar un notebook por tan solo unos céntimos de euro al día.

Pricing Public Cloud

Facturación de OVHcloud AI Notebooks

Por cada entrenamiento que lance, solo pagará por los recursos de cálculo utilizados por minuto, en función de su vida útil y el número de GPU asignadas.

Este servicio no tiene compromiso de permanencia.

La inteligencia artificial acelerada gracias a las soluciones cloud

La inteligencia artificial utiliza unidades de cálculo para aprender, tal y como lo haría un ser humano. Con el auge del cloud y la transformación digital, cada vez son más los proyectos en los que, de una forma u otra, participa la IA. El almacenamiento de los datos y la potencia de cálculo para el tratamiento son dos parámetros decisivos para el éxito de estos proyectos. Las infraestructuras como servicio o IaaS (del inglés «Infrastructure as a Service») permiten adaptar la configuración a sus necesidades, así como elegir la potencia de cálculo necesaria. Entre las aplicaciones estrechamente ligadas a la IA se encuentran las arquitecturas de big data, cuyos algoritmos permiten tratar volúmenes masivos de datos en tiempo récord. Las soluciones de big data suelen utilizar programas como Apache Spark, Apache Hadoop o las bases de datos MongoDB. El «data analyst», encargado del tratamiento de los datos, utiliza lenguajes de programación como Python, Scala, R y Java. Por su parte, la calidad de los datos recopilados resulta fundamental para obtener resultados lo más precisos posible. El análisis predictivo, la inteligencia empresarial o «business intelligence», el aprendizaje automático o la gestión de los datos son solo algunos ejemplos de los usos de la IA.

FAQ

¿Qué es un notebook para machine learning?

El notebook revoluciona el trabajo colaborativo en los proyectos de machine learning. Y es que esta aplicación ofrece la posibilidad de crear código y compartirlo dentro de un equipo. Además de facilitar los intercambios en su proyecto de machine learning, también permite visualizar fácilmente el renderizado de los conjuntos de datos.

Qu’est-ce que Jupyter en machine learning ?

Libre d’utilisation et open source, Jupyter est une application web permettant d’utiliser pas moins de 40 langages de programmation différents. Parmi eux, on retrouve Python, Julia, Ruby et R. Jupyter et le machine learning sont étroitement liés. Différents outils sont développés, comme Jupyter Notebook, qui facilite le travail collaboratif au sein des projets scientifiques. Les champs d’application sont multiples en machine learning, mais également en analyse de données, statistiques et visualisation d’informations. Jupyter Notebook pour machine learning est bien plus qu’un simple IDE (Integrated Development Environment) et convient à tout type de projet de data science. Avec notre solution, mettez en ligne Jupyter Notebook grâce au cloud !

¿Qué es un framework de IA?

Un framework de IA es una infraestructura de software dedicada a la inteligencia artificial. Se trata de un conjunto de herramientas de software que sirven como base para la arquitectura de un proyecto de IA. Algunos ejemplos de frameworks de IA son Scikit-learn, TensorFlow, Jupyter Notebook o PyTorch.