🚀 Гайд: как выбрать облачный GPU под свою задачу
Если вы активно обучаете модели, вы прекрасно знаете, насколько критичны:
⏱ время выполнения
🎯 доступ к нужным GPU
↗️ масштабируемость
В этом мини-гайде мы собрали всю техническую информацию о наших серверах на базе RTX 3090, A100 и H100💻
Расскажем, чем отличаются эти видеокарты друг от друга, какие задачи закрывают лучше всего и как сервис immers.cloud помогает экономить бюджет.💸
📲 Листайте карусель, выбирайте конфигурацию под свою задачу — и получайте максимум от облака! ☁️
Если вы активно обучаете модели, вы прекрасно знаете, насколько критичны:
⏱ время выполнения
🎯 доступ к нужным GPU
↗️ масштабируемость
В этом мини-гайде мы собрали всю техническую информацию о наших серверах на базе RTX 3090, A100 и H100
Расскажем, чем отличаются эти видеокарты друг от друга, какие задачи закрывают лучше всего и как сервис immers.cloud помогает экономить бюджет.
📲 Листайте карусель, выбирайте конфигурацию под свою задачу — и получайте максимум от облака! ☁️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍4👏3
LTX, Wan или Hunyuan — что выбрать?
Честное сравнение трёх локальных видеомоделей:
📊 параметры
✅ плюсы
⚠️ ограничения
и задачи, которые каждая решает лучше всего.
Подходит:
👨🎨 дизайнерам
👨💻 разработчикам
🎬 продюсерам AI-контента
🚀 Запускайте эти и многие другие модели в облаке immers.cloud и делитесь своими работами в комментариях под этим постом 👇
Честное сравнение трёх локальных видеомоделей:
📊 параметры
✅ плюсы
⚠️ ограничения
и задачи, которые каждая решает лучше всего.
Подходит:
👨🎨 дизайнерам
👨💻 разработчикам
🎬 продюсерам AI-контента
Обзор подготовил наш амбассадор Максим Ким — специалист по генеративному видео и практик локальных AI-моделей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍4❤3🤔1
Хотите использовать свою LLM с интерфейсом OpenAI, как у GPT?
📌 В этом посте — подробная инструкция: от установки Ubuntu до запуска модели через vLLM в Docker.
📲 Листайте карусель, чтобы повторить шаги на своём сервере.
Все команды, код и ссылки:
1️⃣ Доступ из Python.
2️⃣ Подключитесь к серверу immers.cloud с образом Ubuntu 24.04 и драйверами NVIDIA.
3️⃣ Установите Docker:
4️⃣ Установите NVIDIA Container Toolkit (GPU в контейнере):
Инструкция NVIDIA.
5️⃣ Перезапустите Docker:
6️⃣ Запустите модель Qwen3-30B-A3B-AWQ:
7️⃣ Выбор модели: Hugging Face Models.
📌 В этом посте — подробная инструкция: от установки Ubuntu до запуска модели через vLLM в Docker.
📲 Листайте карусель, чтобы повторить шаги на своём сервере.
Все команды, код и ссылки:
1️⃣ Доступ из Python.
2️⃣ Подключитесь к серверу immers.cloud с образом Ubuntu 24.04 и драйверами NVIDIA.
3️⃣ Установите Docker:
sudo apt update
sudo apt install docker.io
4️⃣ Установите NVIDIA Container Toolkit (GPU в контейнере):
Инструкция NVIDIA.
5️⃣ Перезапустите Docker:
sudo systemctl restart docker
6️⃣ Запустите модель Qwen3-30B-A3B-AWQ:
sudo docker run --ipc=host --log-opt max-size=10m --log-opt max-file=1 --rm -it --gpus '"device=0,1"' --shm-size=32g --env "VLLM_USE_V1=0" -p 8000:8000 --mount type=bind,source=/home/ubuntu/.cache,target=/root/.cache vllm/vllm-openai:v0.10.0 --model cognitivecomputations/Qwen3-30B-A3B-AWQ --max-model-len 8000 --dtype half --gpu-memory-utilization 0.90 --disable-log-requests --no-enable-prefix-caching --tensor-parallel-size 2
7️⃣ Выбор модели: Hugging Face Models.
Пост подготовил наш амбассадор Виталий Кулиев — специалист в области современных AI/ML‑технологий.
👏6👍5❤2🔥2
Мы готовим первые GPU-серверы на базе NVIDIA H200 — передового графического ускорителя, преодолевшего рубеж в 140 GB памяти на одном чипе.
Наши серверы построены на мощной и сбалансированной архитектуре:
🔧 Мы уже готовим первые серверы — следите за доступностью!
А еще:
Готовы к новому уровню производительности? Мониторьте статус серверов!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥21😱5❤4