SERVICES NUAGE IA : BLOC-NOTES JUPYTER

Environnements de bloc-notes apprentissage automatique interactif instantané

Lancez des environnements de bloc-notes d'apprentissage automatique en quelques secondes! Obtenez des environnements Jupyter instantanés et entièrement chargés sans les maux de tête de la configuration. Il suffit de cliquer, de coder et de créer. Votre terrain de jeu de science des données compatible avec les GPU est toujours à portée de clic.

Caractéristiques principales

Lancement en un clic

Déployez instantanément des environnements Jupyter entièrement configurés sans aucune installation ou configuration requise.

Bibliothèques d'apprentissage automatique préchargées

Accédez à des cadres d'applications populaires comme TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, pandas et NumPy dès la sortie de la boîte.

Calcul GPU basé sur le nuage

Faites évoluer vos ressources de calcul à la demande avec l'accélération GPU pour la formation de modèles complexes.

Collaboration en temps réel

Partagez des blocs-notes en toute transparence avec les membres de l'équipe et collaborez simultanément sur des projets.

Stockage persistant

Votre travail est automatiquement enregistré dans le nuage, ce qui garantit que vos blocs-notes et vos données sont toujours accessibles d'une session à l'autre.

Visualisations interactives

Prise en charge intégrée de matplotlib, plotly et d'autres bibliothèques de visualisation pour créer des graphiques et des graphiques dynamiques en ligne.

Pourquoi les bloc-notes Jupyter BUZZ CHP

Avec les groupes GPU optimisés de BUZZ CHP derrière votre environnement de bloc-notes, vous obtenez la puissance brute que les scientifiques de données sérieux exigent, pas seulement un autre bloc-notes infonuagique, mais une véritable plateforme d'accélération de l'apprentissage automatique.

Cas d'utilisation
Développement et expérimentation de modèles d'IA
Prototypage et itération rapides sur des modèles d'apprentissage automatique, test de différentes architectures et comparaison des performances entre différentes approches avec accélération GPU.
Traitement de données à grande échelle
Analyser des ensembles de données massifs, effectuer de l'ingénierie des fonctionnalités et exécuter des transformations de données complexes qui nécessitent une puissance de traitement parallèle au-delà des machines locales.
Recherche sur le traitement du langage naturel
Ajustement de grands modèles de langage, exécution d'une analyse des sentiments sur de grands corpus de texte et développement de robots de messagerie ou de systèmes de génération de texte.
Recherche universitaire
Mener des recherches informatiques et mener des expériences reproductibles auxquelles les chercheurs peuvent accéder de n'importe où.

Prêt à lancer?

Créez un environnement de bloc-notes Jupyter hébergé dès aujourd'hui