Machine prête en un clic
JupyterLab avec PyTorch (CUDA)
JupyterLab avec PyTorch et CUDA, prêt à l’emploi dans votre navigateur.
Ouvrez un carnet et lancez vos calculs sur le GPU sans rien installer. PyTorch et CUDA sont déjà configurés, et l’accès est protégé par un jeton généré pour vous.
Ce que vous obtenez
- JupyterLab accessible en HTTPS depuis votre navigateur
- PyTorch et CUDA configurés pour le GPU du serveur
- Un jeton d’accès généré pour vous, affiché dans la console
- Un accès SSH complet pour installer vos propres bibliothèques
Pour quoi faire
- Explorer des données et prototyper des modèles
- Entraîner ou ajuster un modèle sur GPU
- Enseigner ou partager des carnets reproductibles
Inclus avec le modèle
Prêt en quelques minutes
L’installation démarre toute seule au premier démarrage du serveur. La console affiche l’avancement et l’adresse d’accès dès que l’application répond.
HTTPS inclus
L’application est servie en HTTPS avec un certificat public obtenu automatiquement, derrière une authentification. Rien n’est exposé sans protection.
Données hébergées au Canada
Le serveur, vos modèles et vos fichiers sont hébergés au Canada. La facturation se fait en dollars canadiens.
GPU recommandés
Prix par serveur en dollars canadiens, taxes en sus. Facturation à l’heure sans engagement, le modèle est inclus.
| GPU | Mémoire par GPU | Prix horaire | Commander |
|---|---|---|---|
| 1 × NVIDIA L40 | 48 Go GDDR6 | 1,34 $/h | Déployer avec ce GPU |
| 1 × NVIDIA RTX A6000 | 48 Go GDDR6 | 0,67 $/h | Déployer avec ce GPU |
| 1 × NVIDIA A100 PCIe | 80 Go HBM2e | 1,81 $/h | Déployer avec ce GPU |
| 1 × NVIDIA H100 PCIe | 80 Go HBM2e | 3,35 $/h | Déployer avec ce GPU |
Lancez votre machine maintenant
Le modèle est déjà sélectionné dans la console. Choisissez votre clé SSH, confirmez le prix et le serveur démarre.
Déployer ce modèleQuestions fréquentes
JupyterLab avec PyTorch (CUDA) : combien de temps avant de pouvoir l’utiliser ?
Habituellement quelques minutes après le démarrage du serveur. La durée varie selon le GPU et le volume à télécharger ; la console vous montre l’avancement.
JupyterLab avec PyTorch (CUDA) : combien ça coûte ?
Le modèle est inclus. Vous payez seulement le serveur GPU, à partir de 0,67 $/h en dollars canadiens, taxes en sus, sans engagement.
JupyterLab avec PyTorch (CUDA) : comment y accéder de façon sécurisée ?
La console vous donne une adresse HTTPS avec un certificat public et les identifiants générés pour votre serveur. L’application n’écoute jamais directement sur Internet : seul un proxy HTTPS authentifié y donne accès.
Où sont hébergées mes données ?
Au Canada. Le serveur et ses disques sont hébergés au Canada et la facturation se fait en dollars canadiens.
Puis-je installer d’autres bibliothèques Python ?
Oui. Depuis un carnet ou par SSH, vous installez les paquets dont vous avez besoin, comme sur n’importe quel serveur.