MoonglowЗапускайте локальные Jupyter Notebook на облачных графических процессорах (GPU)

Moonglow: Jupyter Notebook с поддержкой GPU без лишних хлопот

Введение

Moonglow обеспечивает бесперебойное выполнение локальных Jupyter Notebook на удаленных графических процессорах (GPU), исключая необходимость в конфигурации SSH. Легко переключитесь с обработки на ЦП на обработку на графическом процессоре (GPU), прямо из предпочитаемой вами интегрированной среды разработки (IDE).

Ключевые особенности

• Мгновенный доступ к графическому процессору (GPU): переход с ЦП на графический процессор (GPU) за считанные секунды
• Упрощенная настройка: не требуется ключи SSH или управление пакетами
• Разнообразные варианты графических процессоров (GPU): A40s, A100s, H100s и многое другое
• Управление графическим процессором (GPU) в IDE: запускайте, останавливайте и перезапускайте графические процессоры (GPU) в своем рабочем пространстве

Случаи использования

• Ускорение обучения моделей машинного обучения
• Улучшение возможностей исследований в области глубокого обучения
• Повышение эффективности задач обработки и анализа данных

Цены

Личный план

• Бесплатно для начала
• Подключитесь к своему Runpod
• До 3 ноутбуков одновременно
• Интеграция файлового хранилища

Корпоративный план

• Подключитесь к любой инфраструктуре
• Неограниченное количество ноутбуков
• Функции совместной работы в команде
• Доступна индивидуальная демонстрация

Команды

Основанная Лейлой (бывший сотрудник Jane Street, работавший с высокопроизводительными системами) и Тревором (бывшим исследователем машинного обучения в исследовательской лаборатории Hazy Research в Стэнфорде), Moonglow стремится упростить машинное обучение с использованием графического процессора (GPU) для технических специалистов.