Новый сервис Yandex DataSphere для разработчиков машинного обучения
Используйте среду разработки Jupyter Notebook для обучения и запуска ML-моделей на вычислительных мощностях Яндекс.Облака.
В Облаке появился сервис Yandex DataSphere для разработчиков машинного обучения. Сервис доступен в режиме Preview: для доступа к сервису нужна предварительная регистрация, до конца июня пользоваться Yandex DataSphere можно бесплатно.
О сервисе
Yandex DataSphere — это облачная среда для использования инструментов машинного обучения. Разработчикам предлагается привычный интерфейс Jupyter® Notebook, одного из наиболее популярных инструментов ML-разработки. При этом возможности Jupyter® Notebook адаптированы к работе в облаке и существенно расширены.
Запущенный проект в интерфейсе Yandex DataSphere
Yandex DatаSphere использует технологию бессерверных вычислений (serverless computing) при работе с машинным обучением. Это значит, что при редактировании и просмотре кода не задействуются вычислительные ресурсы CPU или GPU, виртуальная машина нужного типа подключается только на время непосредственных расчетов: обучение моделей, запуск, другие вычисления. При таком подходе пользователь платит только за время реального использования вычислительных ресурсов. Время редактирования и просмотра кода, случайный простой не выключенной ночью или на выходных виртуальной машины не тарифицируется.
Преимущества Yandex DataSphere
В Yandex DataSphere реализовано бесшовное переключение между разными конфигурациями виртуальных машин
Вы можете без остановки вычислений и с сохранением прогресса применять разные типы виртуальных машин: экономичные с CPU и быстрые с GPU. В большинстве облачных сред разработки машинного обучения возможен запуск расчетов модели только на машине одного типа. Если часть вычислений требует использования более дорогой машины с GPU, на ней будет вычисляться весь проект.
Запуск отдельных частей кода на разных виртуальных машинах без остановки проекта
В Yandex DatаSphere разные части кода могут быть исполнены на ВМ разного типа, при этом результаты предыдущих вычислений сохранятся. При этом для переключения на ВМ другого типа не нужно запускать весь проект заново. Это ускоряет разработку, позволяет экономнее и эффективнее использовать более дорогие вычислительные ресурсы.
Подробнее о сервисе читайте в документации.
