#resheniya-dlya-raboty

Рекомендуемые системы для разработки машинного обучения

Системы для машинного обучения в Артлайн

Мы генерируем все больше информации каждый день с помощью всех используемых нами технологий (смартфоны, компьютеры, планшеты и т. д.). Все эти устройства генерируют огромный объем цифрового материала. Данные хранятся в цифровых базах данных и представляют собой значительный источник информации. Без надлежащей обработки и эффективной аналитической стратегии это все было бы просто беспорядочной растущей грудой байтов. Именно здесь на помощь приходит машинное обучение, которое позволяет пользователям использовать ценность этих сведений. Конечно же, представить, что все это можно сделать без нужного оборудования нельзя. Для этого нужно персональный компьютер купить.

 

 

Содержание:

  1. Что такое машинное обучение?
  2. Что такое сервер разработки машинного обучения под заказ?
  3. Рекомендуемое оборудование от Artline
    1. Сборка с четырьмя GPU
    2. Сервер с четырьмя GPU 1U
  4. Подойдут ли вам эти системы?
  5. Сведения о сервере машинного обучения
  6. Насколько безопасны серверы
  7. Где купить ПК для разработки машинного обучения?

 

 

Что такое машинное обучение

 

Есть несколько типов обучения, которые классифицируются в соответствии с существующей информацией на этапе обучения. Если результат выполнения какой-то задачи уже известен, данные называются «помеченными». Это так называемое обучение с учителем. В зависимости от того, являются ли данные дискретными или непрерывными, используется классификация или регрессия. Если обучение происходит поэтапно с системой вознаграждения за каждую правильно выполненную задачу, то это называется обучением с подкреплением. Самый распространенный тип обучения – это обучение без учителя, которое предполагает поиск без ярлыков. Его цель – предсказать результат, не используя заранее известные ответы.

В частности, применяемый алгоритм обучения позволяет компьютеру уточнить свой анализ и ответы на основе эмпирического цифрового материала из соответствующей базы данных. Машинное обучение – отличная модель для предприятий, поскольку оно позволяет им использовать всю мощь цифровой информации, генерируемых их клиентами или их деятельностью. Искусственный интеллект представляет собой серьезную проблему, если компания хочет добиться успеха.

 

 

Что такое сервер разработки машинного обучения под заказ

 

Сервер разработки машинного обучения под ключ – это предварительно сконфигурированные, простые в использовании машины с доступом через веб-браузер, использующие JupyterHub, JupyterLab и интерфейс системного администрирования Cockpit. Готовый к использованию программный стек включает фреймворки машинного обучения и инструменты разработки, TensorFlow, PyTorch, Anaconda Python и т. д. Конфигурация легко расширяется для других фреймворков и сред как в масштабе всей системы, так и отдельными пользователями. Базовая основа Linux вместе с вычислениями с ускорением на GPU NVIDIA обеспечивает прочную основу для современных рабочих сред машинного обучения и искусственного интеллекта, и легко контролируется и управляется для одного или нескольких пользователей с помощью интерфейса Cockpit на основе браузера.

 

 

Рекомендуемое оборудование от Artline

 

Сборка с четырьмя GPU

Версия Machine Learning/AI Development Server с 4 GPU в корпусе Tower отличается высочайшим качеством сборки и производительностью, а также бесшумной работой. Это отличный выбор для многопользовательского или однопользовательского сервера (или рабочей станции!), который можно разместить в шумной среде.

Система предварительно настроена, проста в использовании, использует JupyterHub, JupyterLab и интерфейс системного администрирования Cockpit. Готовый к использованию программный стек включает фреймворки машинного обучения и инструменты разработки, TensorFlow, PyTorch, Anaconda Python и т. Д. Более того, конфигурация легко расширяется для других фреймворков и сред как в масштабе всей системы, так и отдельными пользователями.

Характеристики:

  • процессор: Intel Xeon W-3245 16 Core 3,2 ГГц (3,9–4,6 ГГц в режиме Turbo);
  • видеокарта: NVIDIA RTX A6000 48 ГБ;
  • накопители: Твердотельный накопитель Samsung 980 Pro PCI-E Gen4 M.2 емкостью 2 ТБ (Пиковая скорость = 7000 МБ/с).

NVIDIA RTX A6000

 

Сервер с четырьмя GPU 1U

Характеристики:

  • процессор: Intel Xeon Gold 6226R 16 ядер 2,9 ГГц (3,6–3,9 ГГц в режиме Turbo);
  • видеокарта: ASpeed AST2500 64 МБ;
  • ускорители: 4x NVIDIA Quadro RTX 5000 16 ГБ.

NVIDIA RTX 5000

Nvidia Quadro RTX 5000 в среднем на 34,1% выше пиковых результатов, достигнутых лидерами группы. Это отличный результат, который ставит Nvidia Quadro RTX 5000 на первое место в списке сравнения. Разброс оценок Nvidia Quadro RTX 5000 составляет всего 19,8%. Это относительно узкий диапазон, который указывает на то, что Nvidia Quadro RTX 5000 достаточно стабильно работает в различных реальных условиях. 4 же таких ускорителя значительно повысят производительность (в зависимости от ваших нужд).

 

 

Подойдут ли вам эти системы

 

Эти системы могут подойти вам, если:

  1. Вам нужен общий удаленный ресурс для разработки машинного обучения и искусственного интеллекта для небольшой команды, которая может самостоятельно управлять совместным использованием ресурсов.
  2. Вы можете получить доступ к системам из локальной сети или VPN. Конфигурация не предназначена для использования в общедоступных сетях.
  3. Вы проводите курс или семинары, и вам необходимо временно создать учетные записи для нескольких пользователей. Примечание: ресурсы графического процессора ограничены, но для многих образовательных целей центральный процессор будет поддерживать многих пользователей.
  4. Вам нужна высокопроизводительная, хорошо настроенная система машинного обучения для личного использования, но вы хотите работать, не выходя из предпочитаемой ОС и устройства. Примечание: в «башенную» систему можно легко добавить среду рабочего стола для использования в качестве обычной рабочей станции, которая по-прежнему обеспечивает преимущества конфигурации сервера.

 

Ее преимущества:

  • простой процесс настройки, позволяющий быстрее приступить к работе;
  • используйте Cockpit для добавления пользователей, войдите в систему через JupyterHub или MS VScode и начните работать;
  • удаленный доступ через любой современный веб-браузер на любой ОС;
  • полностью используйте систему из Windows, MacOS, Linux или любого устройства с веб-браузером;
  • подключайтесь с ПК, ноутбука, ChromeBook, даже планшета или мобильного телефона;
  • многопользовательский или однопользовательский;
  • одна система обеспечивает легкий доступ для всей вашей команды, класса или мастерской;
  • упрощенный однопользовательский/опытный пользовательский интерфейс;
  • высокопроизводительное оборудование сокращает время итерации цикла разработки;
  • вычисления с ускорением на GPU и многоядерные процессоры;
  • готов к использованию с предустановленными современными фреймворками машинного обучения;
  • простое добавление/удаление настраиваемых сред в JupyterLab для всех пользователей или отдельных пользователей;
  • упрощенное системное администрирование означает отсутствие необходимости в специальных знаниях Linux;
  • интерфейс администрирования на основе браузера для обслуживания системы и управления пользователями;
  • легко добавляйте и удаляйте пользователей, применяйте обновления и отслеживайте использование;
  • доступ к терминалу при необходимости из Cockpit, JupyterLab, VScode и SSH;
  • документация с практическими рекомендациями, ориентированная на конкретные задачи, поможет вам продуктивно работать;
  • руководства администратора и пользователя для помощи в настройке.

 

 

Сведения о сервере машинного обучения

 

Аппаратная конфигурация может стать мощной настольной рабочей станцией для одного или нескольких пользователей. Добавить полный рабочий стол Linux в предварительно настроенную серверную среду просто. Система основана на Ubuntu 18.04 LTS, а приложение tasksel позволяет легко установить несколько окружений рабочего стола. Вы по-прежнему используете Cockpit и JpuyterHub/Lab с рабочего стола.

 

 

Насколько безопасны серверы

 

Конфигурация сервера основана на Ubuntu 18.04 LTS и легко обновляется с помощью интерфейса Cockpit. Конфигурация предназначена для запуска в локальной сети (LAN) или доступа через VPN. Он не настроен для доступа к общедоступной сети. Это потребует от администратора локальной сети правильной настройки. И Cockpit, и JupyterHub обслуживаются по защищенному протоколу https с использованием самозаверяющих SSL-сертификатов. Трафик в систему зашифрован. Сертификаты SSL должны быть приняты в «хранилище доверенных сертификатов» браузера пользователя при первом использовании.

JupyterLab – это «стандартная» рабочая среда на основе записной книжки для машинного обучения. Однако также можно подключить разработку MS VScode к серверам и работать с ними, используя отличный редактор и инструменты VScode. Кроме того, при желании к серверу можно получить доступ и использовать через терминальные соединения SSH.

По умолчанию серверы настроены на использование учетных записей и паролей локальных пользователей. JupyterHub поддерживает авторизацию OAUTH, GitHub и Google, но эти конфигурации требуют настройки опытным системным администратором.

По умолчанию будет настроено несколько стандартных фреймворков. Будут включены инструкции по добавлению других фреймворков и языков. Предоставляются подробные сведения о настройке для настройки общесистемных ресурсов, а также конфигурации личной учетной записи пользователя.

 

 

Где купить ПК для разработки машинного обучения

 

Абсолютно любой вариант сборки, который вы хотите или тот, который мы рекомендовали, вы всегда можете купить в Artline. Мы подбираем индивидуальную конфигурацию под каждого клиента отдельно по его желанию и бюджету! Качественная поддержка и круглосуточные консультации по всем интересующем вас вопросам помогает нам в этом. С радостью подберем и для Вас наилучшую сборку! Обращайтесь к нам в любой время по контактам ниже. Подобные проекты всегда собираются индивидуально для каждого клиента. Этим занимаются лучшие специалисты.  

г. Киев, ул. Кирилловская, 104

  • (080) 033-10-06
  • (044) 338-10-06
  • (066) 356-10-01
  • (097) 356-10-01
  • (063) 356-10-01

[email protected]