07.06.2021 НовостиКомпания SberCloud (входит в экосистему Сбера) анонсировала расширение возможностей ML Space – платформы для совместной ML-разработки полного цикла, работающей на базе суперкомпьютера «Кристофари». Помимо использования предустановленных в ML Space библиотек и фреймворков пользователи облачной платформы получили возможность загружать и запускать собственные Docker-образы в специальном хранилище Docker registry, которое также доступно для совместной работы. А удаленный доступ по ssh позволяет отлаживать необходимые процессы как с персонального компьютера, так и из терминала привычного ПО (Jupyter Notebook или JupyterLab). Функциональные возможности Docker registry при работе с пользовательскими Docker-образами и возможность ssh-доступа позволяют обучать на платформе любые модели. Еще одно обновление платформы – модуль DataHub. Разработчикам и дата-сайентистам стали доступны предобученные модели, дата-сеты (специально подготовленные наборы данных) и контейнеры, хранящиеся в DataHub. Теперь пользователям ML Space не нужно искать и скачивать модели, дата-сеты, docker-контейнеры из внешних источников, проверять их EULA (пользовательское соглашение) и отсутствие в них вирусов. Если клиенту ML Space нужны дата-сеты, модели и контейнеры для решения AI-задач, то специалисты SberCloud сами найдут и разместят их в DataHub. Как отмечают в компании, модели GPT-3 на 760 млн и 1,3 млрд доступны в DataHub с заготовленными скриптами для дообучения и развертывания на ...
читать далее.
