JupyterLab com CUDA pronto
Notebook GPU com PyTorch, Transformers e Diffusers prontos
- Memória de vídeo
- 8 GB
- Instalação
- ~4 min
- Acesso
- porta 8888
- Cobrança
- por hora, em reais
Ambiente de notebook com PyTorch e CUDA já instalados e a placa disponível. Sem sessão que expira no meio do treino e sem fila para conseguir uma GPU.
JupyterLab oficial do Project Jupyter com CUDA 12, PyTorch 2.x, Transformers, Diffusers, Accelerate, BitsAndBytes pré-instalados. Ideal para fine-tuning, prototipação de modelos, exploração de datasets. Token de autenticação gerado automaticamente.
Para que serve
- Treinar e avaliar modelo sem limite de sessão
- Análise de dados pesada com aceleração por GPU
- Aula e pesquisa acadêmica com ambiente idêntico para todos
- Seus dados e notebooks na sua própria máquina
Como subir
- Crie sua conta e adicione saldo em reais (Pix ou cartão, sem mensalidade).
- No console, escolha o template JupyterLab CUDA e a máquina — o próprio console esconde as que não atendem ao requisito.
- Em cerca de 4 minutos a instalação termina e o endereço de acesso aparece no painel, na porta 8888.
Terminou? Basta destruir a máquina: a cobrança para junto. Nada de contrato ou franquia mínima.
Perguntas frequentes
Qual placa escolher?
8 GB atendem experimento e ajuste fino leve; treino sério pede 24 GB ou mais.
Os arquivos somem quando eu parar a máquina?
Não enquanto a instância existir. Mesmo assim, guarde cópia do que for importante fora dela.
Posso instalar minhas bibliotecas?
Sim, é sua máquina: instale o que precisar.