Ми генеруємо все більше інформації кожен день за допомогою всіх використовуваних нами технологій (смартфони, комп'ютери, планшети і т. д.). Всі ці пристрої генерують величезний обсяг цифрового матеріалу. Дані зберігаються в цифрових базах даних і являють собою значне джерело інформації. Без належної обробки та ефективної аналітичної стратегії це все було б просто безладною зростаючою купою байтів. Саме тут на допомогу приходить машинне навчання, яке дозволяє користувачам використовувати цінність цих відомостей. Звичайно ж, уявити, що все це зробиться без необхідного устаткування не можна. Для цього потрібно персональний комп'ютер купити.
Зміст:
- Що таке машинне навчання?
- Що таке сервер розробки машинного навчання під замовлення?
- Рекомендоване обладнання від Artline
- Збірка з чотирма GPU
- Сервер з чотирма GPU 1U
- Чи підійдуть вам ці системи?
- Відомості про сервер машинного навчання
- Наскільки безпечні сервери
- Де купити ПК для розробки машинного навчання?
Що таке машинне навчання
Є кілька типів навчання, які класифікуються згідно з існуючою інформацією на етапі навчання. Якщо результат виконання якогось завдання вже відомий, дані називаються «поміченими». Це так зване навчання з учителем. Залежно від того, чи є дані дискретними або безперервними, використовується класифікація або регресія. Якщо навчання відбувається поетапно з системою винагороди за кожне правильно виконане завдання, то це називається навчанням з підкріпленням. Найпоширеніший тип навчання - це навчання без учителя, яке передбачає пошук без ярликів. Його мета – передбачити результат, не використовуючи заздалегідь відомі відповіді.
Зокрема, застосовуваний алгоритм навчання дозволяє комп'ютеру уточнити свій аналіз і відповіді на основі емпіричного цифрового матеріалу з відповідної бази даних. Машинне навчання – відмінна модель для підприємств, оскільки воно дозволяє їм використовувати всю міць цифрової інформації, що генеруються їх клієнтами або їх діяльністю. Штучний інтелект являє собою серйозну проблему, якщо компанія хоче домогтися успіху.
Що таке сервер розробки машинного навчання під замовлення?
Сервер розробки машинного навчання під ключ – це попередньо сконфігуровані, прості у використанні машини з доступом через веб-браузер, що використовують JupyterHub, JupyterLab і інтерфейс системного адміністрування Cockpit. Готовий до використання програмний стек включає фреймворки машинного навчання і інструменти розробки, TensorFlow, PyTorch, Anaconda Python і т. д. Конфігурація легко розширюється для інших фреймворків і середовищ як в масштабі всієї системи, так і окремими користувачами. Базова основа Linux разом з обчисленнями з прискоренням на GPU NVIDIA забезпечує міцну основу для сучасних робочих середовищ машинного навчання і штучного інтелекту і легко контролюється і управляється для одного або декількох користувачів за допомогою інтерфейсу Cockpit на основі браузера.
Рекомендоване обладнання від Artline
Збірка з чотирма GPU
Версія Machine Learning/AI Development Server з 4 GPU в корпусі Tower відрізняється високою якістю збірки і продуктивністю, а також безшумною роботою. Це відмінний вибір для розрахованого на багато користувачів або розрахованого на одного користувача сервера (або робочої станції!), який можна розмістити в шумному середовищі.
Система попередньо налаштована, проста у використанні, використовує JupyterHub, JupyterLab і інтерфейс системного адміністрування Cockpit. Готовий до використання програмний стек включає фреймворки машинного навчання і інструменти розробки, TensorFlow, PyTorch, Anaconda Python і т. д. Більш того, конфігурація легко розширюється для інших фреймворків і середовищ як в масштабі всієї системи, так і окремими користувачами.
Характеристики:
- процесор: Intel Xeon W-3245 16 Core 3,2 ГГц (3,9-4, 6 ГГц в режимі Turbo);
- відеокарта: NVIDIA RTX A6000 48 ГБ;
- накопичувачі: твердотільний накопичувач Samsung 980 Pro PCI-E Gen4 M.2 ємністю 2 ТБ (Пікова швидкість = 7000 МБ/с).
Сервер с четырьмя GPU 1U
Характеристики:
- процесор: Intel Xeon Gold 6226R 16 ядер 2,9 ГГц (3,6-3,9 ГГц в режимі Turbo);
- відеокарта: ASpeed AST2500 64 МБ;
- прискорювачі: 4x NVIDIA Quadro RTX 5000 16 ГБ.
Nvidia Quadro RTX 5000 в середньому на 34,1% вище пікових результатів, досягнутих лідерами групи. Це відмінний результат, який ставить Nvidia Quadro RTX 5000 на перше місце в списку порівняння. Розкид оцінок Nvidia Quadro RTX 5000 складає всього 19,8%. Це відносно вузький діапазон, який вказує на те, що Nvidia Quadro RTX 5000 досить стабільно працює в різних реальних умовах. 4 ж таких прискорювача значно підвищать продуктивність (в залежності від ваших потреб).
Чи підійдуть вам ці системи
Ці системи можуть підійти вам, якщо:
- Вам потрібен загальний віддалений ресурс для розробки машинного навчання і штучного інтелекту для невеликої команди, яка може самостійно управляти спільним використанням ресурсів.
- Ви можете отримати доступ до систем з локальної мережі або VPN. Конфігурація не призначена для використання в загальнодоступних мережах.
- Ви проводите курс або семінари, і вам необхідно тимчасово створити облікові записи для декількох користувачів. Примітка: ресурси графічного процесора обмежені, але для багатьох освітніх цілей центральний процесор буде підтримувати багатьох користувачів.
- Вам потрібна високопродуктивна, добре налагоджена система машинного навчання для особистого використання, але ви хочете працювати, не виходячи з бажаної ОС і пристрої. Примітка: в «баштову» систему можна легко додати середу робочого столу для використання в якості звичайної робочої станції, яка як і раніше забезпечує переваги конфігурації сервера.
Її переваги:
- простий процес налаштування, що дозволяє швидше приступити до роботи;
- використовуйте Cockpit для додавання користувачів, увійдіть в систему через JupyterHub або MS VScode і почніть працювати;
- віддалений доступ через будь-який сучасний веб-браузер на будь-який ОС;
- повністю використовуйте систему з Windows, MacOS, Linux або будь-якого пристрою з веб-браузером;
- підключайтеся з ПК, ноутбука, ChromeBook, навіть планшета або мобільного телефону;
- багато користувачів або одного користувача;
- одна система забезпечує легкий доступ для всієї вашої команди, класу або майстерні;
- спрощений однокористувальницький/досвідчений користувальницький інтерфейс;
- високопродуктивне обладнання скорочує час ітерації циклу розробки;
- обчислення з прискоренням на GPU і багатоядерні процесори;
- готовий до використання з попередньо встановленими сучасними фреймворками машинного навчання;
- просте додавання/видалення настроюються середовищ в JupyterLab для всіх користувачів або окремих користувачів;
- спрощене системне адміністрування означає відсутність необхідності в спеціальних знаннях Linux;
- інтерфейс адміністрування на основі браузера для обслуговування системи і управління користувачами;
- легко додавайте і видаляйте користувачів, застосовуйте поновлення і відстежуйте використання;
- доступ до терміналу при необхідності з Cockpit, JupyterLab, VScode і SSH;
- документація з практичними рекомендаціями, орієнтована на конкретні завдання, допоможе вам продуктивно працювати;
- керівництва адміністратора і користувача для допомоги в налаштуванні.
Відомості про сервер машинного навчання
Апаратна конфігурація може стати потужною настільною робочою станцією для одного або декількох користувачів. Додати повний робочий стіл Linux в попередньо налаштоване серверне середовище просто. Система заснована на Ubuntu 18.04 LTS, а додаток tasksel дозволяє легко встановити кілька оточень робочого столу. Ви як і раніше використовуєте Cockpit і JpuyterHub/Lab з робочого столу.
Наскільки безпечні сервери
Конфігурація серверу заснована на Ubuntu 18.04 LTS і легко оновлюється за допомогою інтерфейсу Cockpit. Конфігурація призначена для запуску в локальній мережі (LAN) або доступу через VPN. Він не налаштований для доступу до загальнодоступної мережі. Це зажадає від адміністратора локальної мережі правильного налаштування. І Cockpit, і JupyterHub обслуговуються по захищеному протоколу https з використанням самозапевняючих SSL-сертифікатів. Трафік в систему зашифрований. Сертифікати SSL повинні бути прийняті в «сховище довірених сертифікатів» браузера користувача при першому використанні.
JupyterLab – це «стандартне» робоче середовище на основі записної книжки для машинного навчання. Однак також можна підключити розробку MS VScode до серверів і працювати з ними, використовуючи відмінний редактор і інструменти VScode. Крім того, при бажанні до сервера можна отримати доступ і використовувати через термінальні з'єднання SSH.
За замовчуванням сервери налаштовані на використання облікових записів і паролів локальних користувачів. JupyterHub підтримує авторизацію OAUTH, GitHub і Google, але ці зміни вимагають настройки досвідченим системним адміністратором.
За замовчуванням буде налаштоване кілька стандартних фреймворків. Будуть включені інструкції по додаванню інших фреймворків і мов. Надаються докладні відомості про налаштування для налаштування загальносистемних ресурсів, а також конфігурації особистий обліковий запис користувача.
Де купити ПК для розробки машинного навчання
Абсолютно будь-який варіант збірки, який ви хочете або той, який ми рекомендували, ви завжди можете купити в Artline. Ми підбираємо індивідуальну конфігурацію під кожного клієнта окремо по його бажанням і бюджету! Якісна підтримка і цілодобові консультації по всім цікавить вас питань допомагає нам в цьому. З радістю підберемо і для Вас найкращу збірку! Звертайтеся до нас в будь-який час по контактам нижче. Подібні проекти завжди збираються індивідуально для кожного клієнта. Цим займаються кращі фахівці.
м. Київ, вул. Кирилівська, 104
- (080) 033-10-06
- (044) 338-10-06
- (066) 356-10-01
- (097) 356-10-01
- (063) 356-10-01