Облачный Jupyter Lab в 1 клик
Полноценная среда для ML и data science на мощном GPU. PyTorch, CUDA и Python уже настроены — запускайте ноутбуки и обучайте модели прямо в браузере, без Colab-лимитов и установки.
Мгновенный старт
PyTorch, CUDA и Python уже настроены. Нажмите «Запустить», подождите пару минут — и Jupyter Lab открыт прямо в браузере.
Полный контроль
Ставьте любые библиотеки через pip и conda, открывайте терминал, обучайте и запускайте модели. Это ваш сервер с root-доступом.
Поминутная оплата
Платите только за время работы GPU. Остановили сервер — и списания прекратились.
Не бесплатный Colab
Бесплатные ноутбуки отключают сессию в самый неподходящий момент и не дают выбрать GPU. Свой сервер снимает эти ограничения.
Бесплатные ноутбуки
- ✕ Сессия отключается через пару часов — прогресс теряется
- ✕ GPU выдаётся случайно, без гарантии и выбора
- ✕ Жёсткие лимиты на видеопамять и время выполнения
- ✕ Файлы и окружение сбрасываются между сессиями
Приложение YouGPU
- ✓ Сессия не прерывается — сервер работает, пока он вам нужен
- ✓ Выбираете конкретный GPU: от 16 до 180 ГБ видеопамяти
- ✓ Никаких лимитов на память и время выполнения
- ✓ Постоянный диск /workspace — ноутбуки и данные на месте
Ноутбуки и терминал прямо в браузере
Привычный Jupyter Lab с доступом к GPU из коробки — пишите код, стройте графики, обучайте модели.
GPU доступен из коробки
PyTorch видит видеокарту сразу — ничего настраивать не нужно. Запускайте обучение, файн-тюнинг и инференс на тензорных ядрах NVIDIA.
import torch
torch.cuda.is_available() # True
torch.cuda.get_device_name(0) # 'NVIDIA A100-SXM4-80GB'
# обучение и инференс идут на GPU
model = model.to("cuda")Терминал и любые библиотеки
Встроенный терминал и менеджер файлов рядом с ноутбуками. Ставьте Transformers, Diffusers и
что угодно через pip или conda, клонируйте репозитории, качайте датасеты.
- Интерактивные ячейки, графики и Markdown
- Терминал с root-доступом прямо в браузере
- Drag-and-drop загрузка файлов и датасетов
От сервера до первой ячейки — 3 шага
1. Выберите GPU
От 16 ГБ видеопамяти для экспериментов до 180 ГБ для обучения крупных моделей. Подберите карту под датасет и бюджет.
2. Запустите приложение Jupyter
Выберите приложение Jupyter при создании сервера — окружение с PyTorch и CUDA развернётся само.
3. Откройте ноутбук
Jupyter Lab открывается в браузере одной кнопкой. Создавайте ячейки и сразу запускайте код на GPU.
Что внутри приложения
PyTorch 2.2 + CUDA 12.1
Python 3.11, PyTorch и CUDA предустановлены и оптимизированы под Linux для максимальной утилизации видеокарты.
Jupyter Lab
Ноутбуки, встроенный терминал и файловый менеджер в одном веб-интерфейсе. Доступ с любого устройства через браузер.
Любые библиотеки
Ставьте Transformers, Diffusers, scikit-learn и что угодно через pip или conda. Никаких ограничений на пакеты.
Постоянный диск
Том /workspace переживает остановку сервера. Полный
root-доступ по SSH и SFTP.
Частые вопросы
Чем это отличается от Google Colab?
Сессия не отключается по таймауту, вы сами выбираете конкретный GPU и его объём памяти, а ноутбуки и установленное окружение хранятся на постоянном диске. Никаких лимитов на время выполнения и видеопамять.
Сохранятся ли ноутбуки и данные после остановки?
Да. Всё в папке /workspace переживает остановку и запуск
сервера. Данные удаляются только при полном уничтожении сервера (кнопка «Удалить»).
Какие библиотеки можно устанавливать?
Любые. PyTorch и CUDA уже на борту, а остальное ставится через pip или conda прямо из терминала или ячейки ноутбука —
root-доступ позволяет ставить и системные пакеты.
Как загрузить датасеты и файлы?
Перетащите файлы прямо в интерфейс Jupyter Lab (drag-and-drop), скачайте их в терминале
через wget, curl или git, либо подключитесь по SSH/SFTP.
Готовы запустить Jupyter?
Возьмите RTX A4000 или V100 для экспериментов и быстрых прогонов, либо переходите на A100, H100 и B200 для обучения тяжёлых моделей.