Не нужно ждать установки фреймворков и библиотек — все предустановлено и разворачивается из образа. Сразу после создания виртуального сервера можно выполнять задачи машинного обучения.
Какие ML-задачи можно решить
Разработать чат-ботов
Создать сервисы по распознаванию речи, объектов на фото и видео
Поэкспериментировать с данными
Как все устроено
Инструменты готовы сразу после создания сервера
Можно подключить до 4 GPU
Если вам важна скорость в решении ML-задач, подключите к виртуальной машине GPU NVIDIA. Всего их может быть четыре. GPU идеально подойдут для работы с нейросетями и глубоким обучением (deep learning).
Оплата по факту потребления
Модель оплаты — pay-as-you-go. Это значит, что вы платите за те ресурсы, которые расходуете. Средства списываются ежечасно.
Какие фреймворки и библиотеки предустановлены

С чего начать
Какие есть технические особенности
Доступно на Ubuntu 18.04
Пока вы можете работать с операционной системой Ubuntu. В будущем будут доступны и другие ОС.
Запуск Jupyter без консоли
Вы можете запустить JupyterLab прямо из браузера — для этого просто введите IP-адрес сервера в адресной строке.
Есть запрос на кастомную ML-инфраструктуру для вашего проекта?
Компании, которые нам доверяют
Наши клиенты
Документация
Что дальше?
Регистрация в панели управления
Чтобы заказать услугу, зарегистрируйтесь в панели управления Selectel и пополните баланс удобным способом.
Создать аккаунтКонсультация перед заказом
По телефону 8 800 555 06 75, почте sales@selectel.ru или в Telegram — изучим задачу и подберем лучшее решение под ваш бюджет и требования.