PyTorch сервер с GPU для обучения и инференса

На сервер ставится PyTorch любой версии через pip или conda, с поддержкой CUDA 11.8 или 12.x в зависимости от GPU и драйверов. Доступны карты NVIDIA уровня RTX 4090, A4000, A5000, на dedicated тарифах возможна установка нескольких карт. Каждая карта проброшена в VM через VFIO, что даёт реальную производительность без шеринга с другими арендаторами. Поддерживаются torch.distributed для multi GPU обучения, torch.compile для ускорения на новых картах и torch.cuda.amp для mixed precision.

Базовая конфигурация включает NVMe SSD от 500 ГБ для быстрой загрузки чекпоинтов и датасетов, RAM от 32 ГБ для работы с моделями средней сложности и сеть 1 Гбит/с. Для тяжёлых проектов доступны тарифы с RAM до 256 ГБ и сетью 10 Гбит/с, что критично при пересылке terabyte датасетов между серверами. Docker и nvidia-container-toolkit работают из коробки на чистом образе Ubuntu или Debian.

В экосистеме PyTorch работает огромное количество библиотек, и все они нативно поддерживаются на наших серверах. HuggingFace Transformers и Diffusers для NLP и генерации изображений, PyTorch Lightning для упрощения тренировочного цикла, Accelerate для распределённого обучения, bitsandbytes для квантизации, peft для LoRA и QLoRA адаптеров. Также работают torchvision, torchaudio, torchtext и более узкие фреймворки, такие как Detectron2, MMDetection, fastai.

Для инференса используются те же библиотеки или специализированные сервера. vLLM работает поверх PyTorch и даёт значительный прирост в throughput для LLM. Text Generation Inference от HuggingFace также построен на PyTorch. NVIDIA Triton умеет загружать torch.jit модели и TorchScript checkpoint. Все варианты разворачиваются через Docker без сложной настройки гипервизора со стороны хостинга.

Большинство современных open weights моделей дообучаются через PyTorch, особенно с применением LoRA и QLoRA для экономии VRAM. На одном GPU RTX 4090 с 24 ГБ можно успешно файнтюнить модели до 13B параметров с QLoRA на консьюмерских датасетах. Модели 70B требуют больше VRAM или работы через FSDP с распределением на две карты. Наши конфигурации покрывают оба сценария, от индивидуального исследования до серьёзных production пайплайнов.

Для файнтюнинга также полезна интеграция с Weights and Biases, Comet или TensorBoard для отслеживания экспериментов. Они работают как клиенты, отправляющие метрики на собственные облака разработчиков, и совместимы со всеми тарифами. Если ваш регламент требует локального хранения метрик, можно поднять собственный MLflow сервер на той же VM или на отдельном инстансе, без отправки данных вовне.