Обучайте и тестируйте ваши модели сразу после создания виртуальной машины с помощью предустановленных инструментов и фреймворков, например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
Задачи, которые поможет решить виртуальная машина для data science (DSVM)
Упростить подготовку окружения для обучения ML-моделей
Получить необходимые ресурсы для обучения ML-моделей
Арендуйте облачные (cloud) серверы для машинного обучения и выбирайте то количество ресурсов, которое нужно для решения ваших задач. Например, серверы с GPU идеально подходят для работы с нейросетями: помогают ускорить процессы классификации изображений, распознавания речи и сегментации клиентов. А еще — разрабатывать сервисы рекомендаций и создавать чат-ботов.
Ускорить обработку и анализ данных
Обрабатывайте данные и выполняйте высокопроизводительные вычисления быстрее благодаря ресурсам сервера и предустановленным библиотекам, например, NumPy, Pandas и Scikit-learn.
Сократить расходы на GPU-ресурсы
Настройте технологию MIG на базе видеокарт А100 и А30 — она позволяет аппаратно разделить GPU на несколько экземпляров. Благодаря этому вы сможете изменять количество и тип GPU-ресурсов в зависимости от потребностей, а также повысите утилизацию вычислительных ресурсов за счет разделения одной GPU между разными задачами. Подробнее о шеринге GPU и технологии MIG читайте в нашем блоге.
Преимущества аренды DSVM в Selectel
11 видеокарт NVIDIA под разные задачи
Арендуйте серверы с GPU NVIDIA Tesla T4, А2, А30, А100, А2000, А5000, GTX 1080 и другими видеокартами. В панели управления можно собрать сервер и выбрать модели под ваши задачи.
До 8 GPU в виртуальной машине
Подключайте к облачному серверу GPU NVIDIA, если вам важна скорость в решении ML-задач. Всего их может быть восемь. GPU идеально подойдут для работы с нейросетями.
Удобное управление серверами с GPU
Создавайте серверы нужной конфигурации, выбирайте модель видеокарты и решайте другие задачи прямо в интерфейсе панели управления или через API.
Соответствие 152-ФЗ
Храните и обрабатывайте ФИО, номера телефонов и другие персональные данные клиентов. У инфраструктуры Selectel есть акт оценки эффективности, который гарантирует, что она соответствует требованиям 152-ФЗ до первого уровня защищенности.
Запуск Jupyter без консоли
Запускайте JupyterLab прямо из браузера — для этого просто введите IP-адрес сервера в адресной строке.
Круглосуточная техподдержка
Обращайтесь к нашим техническим специалистам 24/7, в выходные и праздники. Они ответят на вопросы, связанные с работой инфраструктуры.
Какие фреймворки и библиотеки предустановлены

Стоимость зависит от выбранной конфигурации
Характеристики
от 4,34 ₽/час
Цена всех услуг указана с учетом НДС 20%
Оплачивайте DSVM по факту потребления ресурсов
Создайте DSVM за пару минут в панели управления Selectel
Зайдите в панель управления и создайте облачный сервер
Выберите регион и источник — готовый образ Data Science VM
Соберите конфигурацию сервера и добавьте видеокарту
Настройте сеть и доступ
Оставьте заявку на кастомную ML-инфраструктуру для вашего проекта
Компании, которые нам доверяют
Наши клиенты
AI-маркетплейс
Инструменты DSVM
Создание DSVM
Selectel Cloud Management API
Custom Resources API

Что умеют open-source аналоги ChatGPT: 5 самых полезных моделей 2025 года

AMD EPYC 4005 Grado, Ryzen Threadripper 9000 и не только: дайджест железа за май

GPU в облаке: повышаем производительность и сокращаем стоимость инфраструктуры
Что такое AI-маркетплейс?
AI-маркетплейс — это сервис для быстрого запуска облачных серверов с готовыми образами. Инфраструктура и инструменты уже подготовлены и настроены для работы с ML и аналитикой.
Для кого предназначен AI-маркетплейс?
Сервис особенно полезен тем, кто развёртывает ML-инфраструктуру:
— DevOps-инженерам без опыта в ML;
— MLOps- и ML-инженерам для экономии времени;
— техлидам для тестирования инструментов;
— небольшим командам для быстрого старта.
Серверы с какими образами можно создать в AI-маркетплейсе?
На текущий момент в AI-маркетплейсе доступны два готовых образа:
— Data Science VM (Ubuntu 22.04 LTS 64-bit) — более универсальный и мощный образ, разработанный для специалистов в области машинного обучения. Содержит популярные фреймворки и библиотеки: TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost, OpenCV и другие. Подходит для задач построения, обучения и тестирования ML-моделей, а также для проведения экспериментов с данными и пайплайнами.
— Data Analytics VM (Ubuntu 22.04 LTS 64-bit) — предназначен для специалистов, которые работают с обработкой и визуализацией данных. В образ включены инструменты для построения аналитических отчётов и дашбордов: Jupyter Lab, Apache Superset, Pandas, NumPy и другие библиотеки для работы с табличными данными и графиками. Подходит для задач бизнес-анализа, отчётности, подготовки данных и быстрой визуализации.
Оба образа включают готовую рабочую среду и инструменты для быстрого старта. Список доступных образов будет расширяться.
Можно ли самостоятельно изменять набор библиотек в образе?
Да, можно. В виртуальной машине нет ограничений на установку пакетов или пакетных менеджеров.
Где взять пароль для авторизации в JupyterLab?
Информация о пароле для авторизации есть в нашей документации. Рекомендуем изменить его на более защищенный сразу после запуска.
Решайте ML-задачи с помощью других сервисов Selectel
Обучать ML-модели и исследовать данные
Собирать и обрабатывать данные
Хранить данные
Производить ресурсоемкие вычисления
Выделенные серверы с GPU
- Облачные и физические серверы с графическими картами для 3D-моделирования, рендеринга, машинного обучения и сложной аналитики.
- Готовые конфигурации можно запустить в течение часа после оплаты, а произвольные будут готовы в течение 1–5 дней.
Суперкомпьютер на базе GPU NVIDIA Н100
- Особая конфигурацию сервера для высокопроизводительных вычислений, созданная под ваши задачи. Возьмем на себя работы по обслуживанию.
Соответствовать требованиям 152-ФЗ, GDPR, AICPA SOC 2®
Развернуть собственную платформу для ML
Обучать ML-модели и исследовать данные
Собирать и обрабатывать данные
Хранить данные
Производить ресурсоемкие вычисления
Выделенные серверы с GPU
- Облачные и физические серверы с графическими картами для 3D-моделирования, рендеринга, машинного обучения и сложной аналитики.
- Готовые конфигурации можно запустить в течение часа после оплаты, а произвольные будут готовы в течение 1–5 дней.
Суперкомпьютер на базе GPU NVIDIA Н100
- Особая конфигурацию сервера для высокопроизводительных вычислений, созданная под ваши задачи. Возьмем на себя работы по обслуживанию.
Соответствовать требованиям 152-ФЗ, GDPR, AICPA SOC 2®
Развернуть собственную платформу для ML
Арендуйте продукты Selectel для решения задач, связанных с AI и ML
Оставьте заявку, мы свяжемся с вами в течение рабочего дня и поможем подобрать инфраструктуру под ваш проект.
Вы всегда можете получить бесплатную консультацию по телефону 8 800 555-06-75, почте [email protected] или в Telegram