OVHcloud AI Training

Prosty i szybki trening modeli sztucznej inteligencji

Uruchamiaj treningi sztucznej inteligencji w chmurze i nie martw się o działanie infrastruktury. Dzięki OVHcloud AI Training skupisz się na Twoich najistotniejszych zadaniach - nie musisz zajmować się orkiestracją zasobów obliczeniowych.

Rozwiązanie OVHcloud AI Training, bazujące na open source’owej platformie Kubernetes, umożliwia proste trenowanie modeli za pomocą kilku kliknięć lub wiersza poleceń. Oszczędzasz czas i zwiększasz wydajność Twojego zespołu, jednocześnie zapewniając bezpieczeństwo wrażliwych danych.

Icons/concept/Curve Created with Sketch.

Dla deweloperów i inżynierów danych

Wdrażaj modele za pomocą wybranego frameworka, takiego jak Scikit-learn, XGBoost lub TensorFlow, a następnie uruchamiaj w ciągu kilku sekund trening na jednym lub kilku węzłach GPU. Wystarczy pojedyncza linia kodu lub wywołanie API.

Icons/concept/Hardware/Hardware GPU Created with Sketch.

Optymalizacja wykorzystania zasobów

Rozwiązanie OVHcloud AI Training pozwala planować wykorzystanie zasobów obliczeniowych GPU. W związku z tym nie musisz uruchamiać żadnych dodatkowych zadań w tym zakresie.

Icons/concept/Counter Created with Sketch.

Moc GPU w najlepszej cenie

Wraz z rozwiązaniem OVHcloud AI Training oferujemy najlepsze ceny zasobów GPU na rynku. Rozliczenie w modelu za minutę jest transparentne, pozwala uprościć zarządzanie budżetem i zoptymalizować wydatki.

Zasoby obliczeniowe GPU

 
OVHcloud AI Training

ai1-standard

Opis Rozwiązanie dopasowane do wszystkich zastosowań treningu AI
Wdrożenie Trening Deep Learning
GPU 1xV100S
Wydajność GPU (FP32)

16,4 TFLOPS

Pamięć GPU 32 GiB
Liczba rdzeni 14 vCores
Pamięć RAM 45 GB RAM
Sieć publiczna 6 Gbps (maksymalnie)
Maksymalna liczba GPU na zadanie 4

 

Co sprawia, że OVHcloud AI Training wyróżnia się na tle innych rozwiązań tego typu dostępnych na rynku?

OVHcloud AI Training

Prosty sposób na przyspieszenie projektów AI

OVHcloud AI Training to neutralne pod względem technologicznym rozwiązanie, zbudowane w oparciu o open source’ową platformę Kubernetes, które umożliwia optymalne wykorzystanie zasobów GPU do realizowanych przez Ciebie treningów. Rozwiązanie Public Cloud, płatne za rzeczywiste zużycie zasobów, bez umowy terminowej, dynamicznie dostosowuje się do Twoich potrzeb i oferuje maksymalną elastyczność. W znacznym stopniu poprawia wydajność i upraszcza codzienną pracę inżynierów danych, gdyż pozwala wyeliminować żmudne zadania.

controlled invoicing OVHcloud

Niższe koszty, przejrzysty cennik

Zamawiając usługę OVHcloud AI Training, zyskujesz przejrzysty cennik i na bieżąco śledzisz w Panelu klienta koszty realizowanych treningów.

A European Cloud OVHcloud

Europejska chmura gwarantująca bezpieczeństwo danych

Sztuczna inteligencja pozwala wydobywać wartość z surowych danych, wymaga to jednak sprawnego zarządzania danymi od początku do końca procesu. Wybór europejskiego dostawcy usług chmurowych, takiego jak OVHcloud, daje Ci gwarancję, że Twoje dane będą obsługiwane zgodnie z obowiązującymi przepisami (RODO), bez ryzyka naruszenia zasad konkurencji spowodowanego amerykańską ustawą CLOUD Act.

open source open standards OVHcloud

Rozwiązanie open source zbudowane z wykorzystaniem otwartych standardów

OVHcloud AI Training jest kompatybilny z wiodącymi na rynku aplikacjami i frameworkami, takimi jak Scikit-learn, TensorFlow, Pytorch czy Jupyter Notebook. Transparentność jest zapisana w naszym DNA i gwarantuje całkowitą odwracalność procesu treningu.

Wdrożenie

Po utworzeniu projektu Public Cloud uruchamiaj treningi w oparciu o zasoby obliczeniowe bezpośrednio w Panelu klienta. Wykorzystaj do tego celu notebook Jupyter, interfejs API lub wiersz poleceń.

Możesz w prosty sposób wdrożyć notebook Jupyter powiązany z odpowiednim frameworkiem (TensorFlow, PyTorch, MxNet...) lub skonteneryzować kod treningowy.

Za pomocą Panelu klienta

Interfejs WWW od OVHcloud oferuje wiele funkcji: dashboard pozwalający monitorować treningi, uruchamianie nowych treningów, zarządzanie danymi, etc.

Za pomocą wiersza poleceń

Przykład: chcesz zoptymalizować sieć neuronów umożliwiającą klasyfikację zgłoszeń wysyłanych do supportu? Poniżej pokazujemy, jak wdrożyć JupyterLab przy użyciu Pytorch i zsynchronizować dane, wykorzystując do tego celu dwa wiersze poleceń.

Synchronizacja lokalnych danych z Object Storage
./ovhai data upload myBucket@GRA train.zip

Uruchomienie JupyterLab przy użyciu wstępnie zainstalowanej biblioteki Pytorch oraz wdrożenie danych w obiekcie /data w trybie odczytu/zapisu z 2 GPU
./ovhai job run \
   --gpu 2 \
   --volume myBucket@GRA:/data:RW \
   ovhcom/ai-training-pytorch:1.6.0

Pobranie wyników
Automatyczne po zakończeniu zadania

 

Dowiedz się więcej

Dokumentacja techniczna

Zapoznaj się z naszą dokumentacją techniczną, aby poznać szczegóły dotyczące OVHcloud AI Training.

Tutoriale

Zacznij teraz, postępując zgodnie z instrukcjami zawartymi w tutorialach.

API

Wszystkie funkcje zarządzania AI Training od OVHcloud dostępne są wraz z oficjalnym API.

Gotowy na Object Storage?

Załóż konto i zacznij od razu korzystać z rozwiązania

Funkcje

Tworzenie zadań dotyczących treningów

Zdefiniuj zasoby do zadań obliczeniowych GPU i prześlij je do OVHcloud AI Training. Usługa działa w powiązaniu z obrazami Docker modeli publicznych lub prywatnych. Przed utworzeniem zadania skorzystaj z bogatego katalogu szablonów.

Orkiestracja i zadania równoległe

OVHcloud AI Training zapewnia orkiestrację treningów GPU w naszej infrastrukturze. Niezależnie od tego, czy wykonujesz jedno lub więcej zadań jednocześnie, Twoje zespoły nie muszą się martwić o alokację fizycznych zasobów ani o kompatybilność sterowników GPU.

Kompatybilność TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost i innych

Jeśli Twoje modele sztucznej inteligencji potrafią wykorzystać potencjał zasobów GPU w skonteneryzowanym środowisku, OVHcloud AI Training jest dla Ciebie idealnym narzędziem. Bez względu na to, jakiej aplikacji używasz, nasze rozwiązanie pozwoli Ci trenować GPU w niezwykle prosty sposób.

Kompatybilność z bogatym katalogiem wstępnie zainstalowanych modeli

Udostępniamy bezpłatnie duże portfolio publicznych obrazów Docker, dzięki czemu uruchomienie projektu staje się jeszcze prostsze.
Wdrażaj obrazy Deep Learning (AutoML w tekście, obrazie lub wideo) skonfigurowane w taki sposób, abyś mógł wykorzystać pełen potencjał GPU.

Wstępnie skonfigurowane notebooki

Wdrażaj wstępnie skonfigurowane notebooki Jupyter dla wybranych frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.

Zarządzanie w Panelu klienta, poprzez API lub za pomocą wiersza poleceń

W zależności od Twoich kompetencji uruchamiaj i monitoruj zadania GPU za pośrednictwem interfejsu WWW, API lub z poziomu wiersza poleceń. Możesz używać dowolnego języka programowania: Python, Java, Scala, C++ z Cuda, Golang, etc. - możliwości są nieograniczone.

Pliki dziennika (logi)

Szybki dostęp do dzienników zdarzeń umożliwia bardzo proste monitorowanie realizacji zadań.

Pricing Public Cloud

Płatności za OVHcloud AI Training

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.