VS
Мы используем NVIDIA Tesla V100 в облаке. Насчет конкретно этой модели и kubeflow не знаю. Нужно потестить, погуглить.
Спасибо. Тоже планирую потестить. Нагуглил немного https://www.kubeflow.org/docs/gke/pipelines/enable-gpu-and-tpu/
Size: a a a
2021 March 01
AV
Спасибо. Тоже планирую потестить. Нагуглил немного https://www.kubeflow.org/docs/gke/pipelines/enable-gpu-and-tpu/
по умолчанию там есть поддержка GPU
AV
насчет именно конкретно этой модели не знаю, нужно смотреть
IS
#вопрос Какой GPU лучше всего использовать для ML задач в кубере/кубефлоу в частном облаке? Дружит ли оно с теслами от нвидиа?
зависит, для приватного проще всего "gtx1080 из под майнера", обычно для мл задач нужно много видеопамяти, а дальше можно уже и подождать, нежели за серверную видяху переплачивать, кубифлоу отлично с десктопными карточками работает
VS
зависит, для приватного проще всего "gtx1080 из под майнера", обычно для мл задач нужно много видеопамяти, а дальше можно уже и подождать, нежели за серверную видяху переплачивать, кубифлоу отлично с десктопными карточками работает
да для приватного мб проще будет поставить десктопную 3080 или 3090 и не парится
VS
новую не из под майнера
IS
да для приватного мб проще будет поставить десктопную 3080 или 3090 и не парится
новое конечно лучше, но из-за этих самых майнеров десктопная 3080 совершенно необоснованно стоит как серверная карточка)
VS
Десктопная скорее всего в сервер (dell 740) не подойдёт.
ND
Десктопная скорее всего в сервер (dell 740) не подойдёт.
Подойдёт
IM
Десктопная скорее всего в сервер (dell 740) не подойдёт.
в R740 можно три карты, в R740xd - две карты поставить десктопных
MU
Очень интересная тема , проектирование событийно-ориентированных систем , Джава - Питон для готовых веб приложений и самообучающихся систем, ...
MM
#вопрос Правильно ли я понимаю, что для начала погружения в дата-инжиниринг, если есть только опыт веб-разработки, стоит начать с освоения Kubernetes, а потом уже погружаться во фреймворки и их связывание?
AV
#вопрос Правильно ли я понимаю, что для начала погружения в дата-инжиниринг, если есть только опыт веб-разработки, стоит начать с освоения Kubernetes, а потом уже погружаться во фреймворки и их связывание?
скорее нет, чем да. Начать погружаться в DE можно и без кубера
MM
поднимать локально фреймворки?
AV
#вопрос Правильно ли я понимаю, что для начала погружения в дата-инжиниринг, если есть только опыт веб-разработки, стоит начать с освоения Kubernetes, а потом уже погружаться во фреймворки и их связывание?
кубер - это скорее продвинутая тема. Либо если вы хотите быть на острие атаки, то можно и с кубера. В этом случае будет как конкурентное преимущество ваше на рынке труда
AV
поднимать локально фреймворки?
смотря о каких идет речь. Для старта, да, можно поднимать локально или в том же облаке пробовать кластера минимального размера разворачивать
IK
поднимать локально фреймворки?
стоит запастись хорошим железом)
или попробовать в облаках
или попробовать в облаках
IK
в облаках - гораздо быстрее имхо
MM
но сейчас в облаках = в кубере?
IK
но сейчас в облаках = в кубере?
не факт