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.
Dla deweloperów i inżynierów danych
Wdrażaj modele za pomocą wybranego frameworka, np. Scikit-learn, XGBoost lub TensorFlow, a następnie uruchamiaj w ciągu kilku sekund treningi na jednym lub kilku węzłach CPU/GPU. Wystarczy pojedyncza linia kodu lub wywołanie API.
Optymalizacja wykorzystania zasobów
Rozwiązanie OVHcloud AI Training pozwala planować wykorzystanie zasobów obliczeniowych CPU/GPU. W związku z tym nie musisz uruchamiać żadnych dodatkowych zadań w tym zakresie.
Moc GPU w najlepszej cenie
Wraz z rozwiązaniem OVHcloud AI Training oferujemy najlepsze ceny zasobów CPU/GPU na rynku. Rozliczenie w modelu za minutę jest transparentne, pozwala uprościć zarządzanie budżetem i zoptymalizować wydatki.
Certyfikaty ISO/IEC 27001, 27701 i HDS
Nasza infrastruktura i usługi w chmurze posiadają certyfikaty ISO/IEC 27001, 27017, 27018 i 27701. Francuski certyfikat HDS umożliwia bezpieczne hostowanie danych medycznych w wielu krajach.
Zasoby obliczeniowe
CPU |
GPU |
|
|---|---|---|
| Opis | Korzystaj z gwarantowanych zasobów CPU, które sprawdzą się idealnie w fazie testów, preprodukcji oraz w przypadku podstawowych treningów Machine Learning. | Wdrażaj zasoby GPU i wykorzystuj je do wszystkich zastosowań związanych z trenowaniem AI i Deep Learning, wymagających intensywnych obliczeń. |
| Nazwa | ai1-*-cpu | ai1-*-gpu |
| Zastosowanie | Podstawowe treningi Machine Learning, testy, preprodukcja | Treningi Deep Learning (NLP, Computer Vision...) |
| Architektura vCPU | Procesory Intel Xeon od 1 do 12 vCores +2 GHz |
Procesory Intel Xeon 13 vCores +2,9 GHz |
| Pamięć RAM | 4 GiB RAM | 40 GiB RAM |
| Architektura GPU | N/A | NVIDIA TESLA V100s Pamięć RAM dedykowana GPU: 32 GiB Wydajność GPU (FP32): 16,4 TFLOPS |
| Tymczasowa lokalna przestrzeń dyskowa | 40 GiB | 750 GiB |
| Przestrzeń Object Storage | Nielimitowana | Nielimitowana |
| Sieć publiczna | 500 Mbps | 1,5 Gbps |
| Maksymalna liczba zasobów per zadanie treningowe lub notebook | 12 CPU | 4 GPU |
Przykłady zastosowań
Co sprawia, że OVHcloud AI Training wyróżnia się na tle innych rozwiązań tego typu dostępnych na rynku?
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 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.
Niższe koszty, przejrzysty cennik
Zamawiając usługę AI Training, zyskujesz przejrzysty cennik i na bieżąco śledzisz w Panelu klienta koszty realizowanych treningów. Jest to gwarancja prostoty i przewidywalności.
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.
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.
Pobierz listę zasobów dostępnych na platformie AI Training:
./ovhai capability
gpus:
- model: Tesla-V100S
max_gpus: 4
default: true
cpus:
- max_cpus: 12
Zsynchronizuj lokalne dane z Object Storage
./ovhai data upload GRA myBucket train.zip
Uruchom JupyterLab przy użyciu wstępnie zainstalowanej biblioteki Pytorch oraz zamontuj dane w obiekcie /data w trybie odczytu/zapisu z 2 GPU
./ovhai job run \
--gpu 2 \
--name ai-training-pytorch-short-feynman \
--volume myBucket@GRA:/data:RW \
ovhcom/ai-training-pytorch:1.6.0
Pobierz wyniki
Automatyczne pobranie po zakończeniu zadania
Dowiedz się więcej
Zapoznaj się z naszą dokumentacją techniczną zawierającą szczegóły dotyczące OVHcloud AI Training.
Zacznij korzystać z OVHcloud AI Training, postępując zgodnie z instrukcjami zawartymi w tutorialach.
Wszystkie funkcje zarządzania AI Training od OVHcloud dostępne są wraz z oficjalnym API.
Funkcje
Tworzenie zadań dotyczących treningów
Zdefiniuj zasoby niezbędne do realizacji zadań obliczeniowych i prześlij je do OVHcloud AI Training. Rozwiązanie 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 orkiestruje treningi w naszej infrastrukturze. Dzięki temu możesz uruchomić jedno lub więcej zadań jednocześnie, a 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 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.
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.
