W pełni zarządzane notebooki gotowe do użycia w ciągu kilku sekund
Przyspiesz uruchamianie projektów i modeli za pomocą notebooków.
Pracujesz jako data scientist lub deweloper i chcesz uruchomić notebook w czasie krótszym niż 15 minut? Uzyskaj szybki dostęp do Jupyter lub VS Code i uruchom go przy użyciu niezbędnych zasobów dzięki rozwiązaniu AI Notebooks. Możesz również korzystać z bezpiecznego dostępu dla użytkowników, uproszczonego zarządzania danymi oraz najpopularniejszych frameworków sztucznej inteligencji (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face lub Scikit-learn).
Dla deweloperów i specjalistów data science
Oferujemy w pełni zarządzane środowiska pracy do realizacji projektów opartych o sztuczną inteligencję (AI). Dzięki temu skoncentrujesz się na Twoich kluczowych celach i nie będziesz musiał się martwić o utrzymanie infrastruktury. Uruchom notebooki za pomocą kilku kliknięć lub wiersza poleceń, dodaj dane i przystąp do realizacji Twoich zadań.
Przejrzysty cennik
Podczas uruchomienia notebooka przydziel do niego zasoby CPU i GPU w zależności od potrzeb. Opłaty są naliczane według zużycia, za minutę. Prosty cennik pozwala z łatwością zarządzać budżetem.
Najpopularniejsze frameworki AI
Rozwiązanie AI Notebooks umożliwia korzystanie z najbardziej znanych frameworków: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet i Hugging Face. Możesz również zaimportować wiele dodatkowych bibliotek.
Dlaczego warto wybrać AI Notebooks?
Uprość wdrożenie data science dzięki portfolio danych i treningów AI od OVHcloud
Prosty i bezpieczny sposób na przyspieszenie projektów AI
OVHcloud AI Notebooks zwiększa produktywność specjalistów data science. Upraszcza ich codzienną pracę, eliminując uciążliwe zadania. Zarządzamy Twoją infrastrukturą oraz instancjami notebooków i zapewniamy ich bezpieczeństwo. Nasze rozwiązanie Public Cloud dostosowuje się do Twoich bieżących potrzeb, nie musisz podpisywać umowy terminowej, a usługa rozliczana jest według zużycia zasobów.
Europejska chmura gwarantująca bezpieczeństwo danych
Sztuczna inteligencja i Machine Learning oferują niemal nieskończone możliwości wydobywania wartości z danych. Potrzebujesz zatem usługi w chmurze, która zapewni poszanowanie ich poufności. OVHcloud, europejski dostawca usług chmurowych, gwarantuje suwerenność danych. Przestrzegamy przepisów RODO i kontrolujemy całą naszą infrastrukturę. Dzięki temu unikamy ewentualnych naruszeń prawa konkurencji spowodowanych regulacjami, takimi jak amerykańska ustawa CLOUD Act.
Rozwiązanie open source zbudowane w oparciu o otwarte standardy
AI Notebooks zapewnia Twoje preferowane edytory kodów: Jupyter i VS Code. Wszystkie notebooki są kompatybilne z wiodącymi na rynku aplikacjami i frameworkami, takimi jak Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch czy Hugging Face. Dostarczamy rozwiązania umożliwiające całkowitą odwracalności Twoich projektów.
Wdrożenie
Po utworzeniu projektu Public Cloud możesz uruchamiać notebooki bezpośrednio w oparciu o zasoby obliczeniowe CPU i GPU. Wykorzystaj do tego celu Panel klienta, API lub wiersz poleceń. Za pomocą kilku kliknięć uruchom notebooki Jupyter lub VS Code powiązane z odpowiednim frameworkiem (TensorFlow, PyTorch, MXNet lub Hugging Face).
Za pomocą Panelu klienta OVHcloud
Interfejs WWW od OVHcloud oferuje wiele funkcji: dashboard umożliwiający monitorowanie notebooków, uruchamianie nowych instancji, zarządzanie zbiorami danych, etc.
Za pomocą wiersza poleceń
Przykład: chcesz uruchomić notebook Jupyter powiązany z frameworkiem PyTorch oraz dane w dwóch wierszach poleceń.
Zaimportuj dane lokalne do kontenera Object Storageovhai data upload GRA myBucket my_dataset.zip
Uruchom Jupyter przy użyciu wstępnie zainstalowanej biblioteki PyTorch i zamontuj dane w folderze /data w trybie odczytu/zapisu z 2 GPUovhai notebook run \
--gpu 2 \
--volume myBucket@GRA:/data:RW \
ovhcom/ai-training-pytorch:1.10.0
Funkcje
Brak konieczności instalacji
AI Notebooks to usługa w pełni zarządzana przez OVHcloud. Do korzystania z niej nie potrzebujesz zaawansowanych kompetencji technicznych. Dzięki temu szybko i w prosty sposób uruchomisz środowisko pracy.
Rozwiązanie dostępne w ciągu kilku sekund
Uruchomienie notebooka dysponującego pełnym środowiskiem Machine Learning zajmuje zaledwie kilka sekund.
Zasoby CPU i GPU
W zależności od potrzeb, AI Notebooks pozwala wybrać rodzaj i ilość zasobów, które chcesz przypisać do notebooka. Możesz ponadto wykorzystać łącznie CPU i GPU, co podnosi efektywność w przypadku Machine Learning.
Bogata oferta frameworków
Skorzystaj z szerokiej gamy frameworków, wśród których znajdziesz najbardziej znane: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet i Hugging Face.
Jupyter i VS Code
AI Notebooks oferuje dwa najpopularniejsze edytory kodu open source z podglądem na żywo. Dzięki temu możesz wybrać preferowane środowisko i zwiększyć produktywność. Zyskujesz ponadto gwarancję odwracalności.
Uproszczone zarządzanie danymi
AI Notebooks umożliwia łatwą i skuteczną pracę z danymi przechowywanymi w rozwiązaniu Object Storage. Twoje dane są zsynchronizowane z zasobami CPU i GPU, co zapewnia optymalną wydajność. Są one widoczne w notebooku, dzięki czemu możesz pracować szybko i wydajnie bez uciążliwych ograniczeń związanych z importem.
Zwiększone bezpieczeństwo użytkowników
AI Notebooks umożliwia kontrolę dostępu do notebooków. Możesz wybrać określone role użytkownika i aplikacji lub zezwolić na otwarty dostęp dla wszystkich.
Kompatybilność z aktualnymi notebookami
Zaimportuj w prosty sposób istniejące notebooki utworzone na podobnych platformach (Colab, Jupyter.org) lub platformach hostingowych, takich jak GitHub czy GitLab.
Automatyzacja
Dzięki AI Notebooks uruchomisz notebooki w Panelu klienta, za pomocą API lub wiersza poleceń. W ten sposób zyskujesz pełną swobodę zarządzania swoimi projektami.
Narzędzia do monitorowania
AI Notebooks oferuje bez dodatkowych kosztów natywne narzędzia do monitorowania Twoich projektów, takie jak Grafana. Śledź w czasie rzeczywistym wzrost obciążenia zasobów CPU i GPU oraz bieżący ruch sieciowy.
Prosty cennik, płatność według zużycia
Rozwiązanie AI Notebooks rozliczane jest w modelu pay as you go. Płacisz tylko za uruchamiane notebooki, w zależności od wybranych zasobów CPU i GPU. Ten sposób rozliczenia pozwala na uruchomienie notebooka za kilkadziesiąt groszy dziennie.
Płatności za OVHcloud AI Notebooks
W przypadku każdego rozpoczętego treningu płacisz za minutę wykorzystania zasobów obliczeniowych, w zależności od ich długości życia oraz liczby alokowanych GPU.
Aby korzystać z tej usługi, nie musisz podpisywać umowy terminowej.
Inne produkty
Sztuczna inteligencja przyspieszona dzięki rozwiązaniom cloud
Sztuczna inteligencja opiera się na jednostkach obliczeniowych i uczy się w taki sam sposób, jak człowiek. Dzięki rozwojowi cloud computingu i transformacji cyfrowej, projekty wykorzystujące sztuczną inteligencję przekraczają granice dotychczasowych możliwości. Przechowywanie danych i moc obliczeniowa to dwa parametry decydujące o sukcesie. Wybór Infrastructure as a Service (IaaS) oraz odpowiedniej mocy obliczeniowej umożliwia dostosowanie konfiguracji do bieżących potrzeb. Wśród zastosowań ściśle związanych z AI należy wymienić architektury Big Data. Dzięki algorytmom przetwarzają one ogromne ilości danych w rekordowym czasie. W rozwiązaniach Big Data powszechnie stosowane jest oprogramowanie, takie jak Apache Spark, Apache Hadoop oraz bazy danych MongoDB. Analityk zajmujący się przetwarzaniem danych używa określonych języków programowania, np. Python, Scala, R i Java. Dla uzyskania jak najlepszych wyników konieczna jest wysoka jakość zgromadzonych danych. Inne przypadki zastosowania AI to analityka predykcyjna, analityka biznesowa, uczenie maszynowe, business intelligence, zarządzanie danymi i wiele innych.
FAQ
Co to jest notebook dla Machine Learning?
Notebook rewolucjonizuje pracę zespołową przy projektach Machine Learning. Jest to aplikacja umożliwiająca tworzenie kodu i współdzielenie go w ramach zespołu. Oprócz tego pozwala na łatwą wizualizację renderowania zbiorów danych.
Co to jest Jupyter dla Machine Learning?
Jupyter to darmowa aplikacja open source, która umożliwia korzystanie z 40 różnych języków programowania, m.in.: Python, Julia, Ruby i R. Narzędzia, takie jak Jupyter Notebook, ułatwiają współpracę w ramach projektów naukowych. Jupyter znajduje zastosowanie w Machine Learning, ale także w analizie danych, statystyce i wizualizacji informacji. Jupyter Notebook dla Machine Learning to coś więcej niż zintegrowane środowisko programistyczne (IDE, Integrated Development Environment) i sprawdza się w przypadku każdego projektu data science. Korzystając z naszego rozwiązania w chmurze, umieść Jupyter Notebook online.
Co to jest framework AI?
Framework AI to platforma programistyczna dedykowana sztucznej inteligencji. Składa się na nią zbiór narzędzi, które stanowią podstawę architektury projektu AI. Przykłady frameworków AI: Scikit-learn, TensorFlow, Jupyter Notebook i PyTorch.