VPS (ВПС) для AI и ML
Требования к серверу для AI и ML сильно зависят от сценария: для запуска (инференса) лёгких моделей хватает мощного CPU и памяти, для обучения тяжёлых нужен GPU.
Для инференса небольших моделей, обработки данных и пайплайнов берите 4+ ядер и 8–16 ГБ памяти, диск NVMe под датасеты. Многие задачи ML прекрасно работают на CPU.
Обучение крупных нейросетей требует GPU — это отдельная категория серверов с видеокартами. Если задача в этом, ищите GPU-инстансы, а не обычный VPS.
Рекомендуемая конфигурация
Для инференса и данных: 4+ ядра CPU, 8–16 ГБ RAM, NVMe. Для обучения тяжёлых моделей — отдельные GPU-серверы.
Частые вопросы
Нужен ли GPU для AI на сервере?
Не всегда. Инференс лёгких моделей и обработка данных отлично идут на CPU. GPU нужен для обучения крупных нейросетей.
Сколько памяти закладывать под ML?
От 8–16 ГБ для инференса и работы с данными; чем крупнее модели и датасеты, тем больше.
Смотрите также
Подобрать сервер под задачу
Задайте ресурсы, географию и бюджет — калькулятор отсортирует провайдеров под вашу задачу.
Открыть калькулятор →