В облаке DataLine появились готовые рабочие места для анализа данных

27 Апреля

Из шаблона виртуальной машины можно развернуть готовую среду для обучения моделей и экспериментов с данными.

DataLine запустила в своем облаке готовые шаблоны виртуальных машин для Data Science. Теперь заказчики в своем виртуальном дата-центре могут быстро развернуть рабочее место аналитика данных на базе ОС Ubuntu 18.04. Шаблон уже включает необходимые инструменты:

  • Jupyter Notebook и JupyterLab; 
  • менеджер пакетов conda с Python 3;
  • библиотеки для машинного обучения, линейной алгебры и статистики: NumPy, scikit-learn, SciPy, CatBoost, LightGBM, XGBoost, TensorFlow, PyTorch; 
  • систему управления контейнерами Docker; 
  • и другие средства, облегчающие работу аналитика. 

После развертывания шаблона аналитик получает полный доступ в операционную систему и может добавлять необходимые компоненты.

Преимущество рабочего места в облаке в том, что скорость обучения моделей не зависит от скорости локального компьютера. У заказчика есть возможность выбрать нужное количество процессоров, оперативной памяти, быстрого дискового хранилища.  Облако работает на серверах с процессорами Intel Xeon 6254 v6 с частотой 3,1 ГГц и поддержкой инструкций AVX-512. Для обучения сложных моделей в рамках частных решений клиенты могут получить серверы с  графическими ускорителями для вычислений.

Узнать подробнее об услуге и отправить заявку на подключение: https://www.dtln.ru/uslugi/workspace/dsvm 

  • Поделиться
  • Поделиться
  • Поделиться

Другие новости и события

20 Июля

Глобальный балансировщик нагрузки (GSLB) позволяет распределять нагрузку для приложений, базирующихся на геораспределенной инфраструктуре: дата-центров, облаках нескольких сервис-провайдеров и собственной площадке клиента. Таким образом, новый облачный сервис помогает увеличить доступность и скорость работы приложений клиентов. Read more about DataLine запускает сервис глобальной балансировки нагрузки