AI & Quantum Notebooks
AI Notebooks i Quantum Notebooks
Przyspiesz uruchamianie projektów i modeli dzięki w pełni zarządzanym notebookom. Uzyskaj dostęp do Jupyter lub VS Code i zacznij szybko korzystać z odpowiednich zasobów.
Dlaczego warto wybrać AI Notebooks?
Dla deweloperów i data scientists
Zyskaj w pełni zarządzane środowiska pracy sztucznej inteligencji (AI). Skup się na rozwoju projektów, a nie na infrastrukturze. Uruchom notebooki za pomocą kilku kliknięć lub wiersza poleceń, po czym dodaj dane: od tej chwili notebooki są gotowe do użytku.
Przejrzysty i elastyczny cennik
Podczas uruchomienia notebooka przydziel do niego zasoby CPU i GPU w zależności od potrzeb. Opłaty są naliczane według zużycia, za minutę. Prosty cennik pozwala z łatwością zarządzać budżetem.
Twoje preferowane frameworki AI
Rozwiązanie AI Notebooks umożliwia korzystanie z najbardziej znanych frameworków: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet i Hugging Face. Możesz również zaimportować wiele dodatkowych bibliotek.
Przykłady zastosowania
Analiza i wizualizacja danych
Data scientists wykorzystują AI Notebooks do skutecznego czyszczenia i wstępnego przetwarzanie dużych zbiorów danych. Jupyter posiada przyjazny dla użytkownika i interaktywny interfejs do analizy danych z bibliotekami, takimi jak Matplotlib i Seaborn, a Visual Studio Code oferuje wbudowane rozszerzenia, które ułatwiają zarządzanie kodem i pracę zespołową.
Ponadto interaktywne widżety zapewniają dynamiczną wizualizację wyników, ułatwiając tym samym przeglądanie i lepsze zrozumienie modeli danych.
Tworzenie i trenowanie modeli
Inżynierowie specjalizujący się w machine learning tworzą za pomocą AI Notebooks modele, korzystając przy tym z frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch i Scikit-learn. Ponadto trenują modele, korygują parametry, śledzą procesy w czasie rzeczywistym i dynamicznie wizualizują metryki.
AI Notebooks umożliwia pracę zespołową nad nad tworzeniem i testowaniem modeli.
Odkrywaj przyszłość dzięki Quantum Notebooks
Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, naukowcem czy studentem, możesz teraz testować i opracowywać algorytmy kwantowe na różnego rodzaju kubitach. Skorzystaj z unikalnej gamy emulatorów dostępnych w jednym miejscu. Korzystając z Quantum Notebooks, możesz w prosty sposób eksperymentować i uruchamiać swoje przełomowe projekty, aby już dziś utorować drogę dla innowacji kwantowych!
AI Notebooks i Quantum Notebooks: opinie
Segmentacja guzów mózgu
Wizja komputerowa (computer vision) znacznie rozwinęła się w ostatnich latach dzięki różnym metodom przetwarzania i analizowania obrazów cyfrowych, w tym ich segmentacji. AI Notebooks umożliwia tworzenie i trenowanie modeli segmentacji obrazów medycznych, co upraszcza wykrywanie guzów mózgu.
Klasyfikacja i analiza dźwięku
Rozwiązanie AI Notebooks od OVHcloud może być wykorzystywane do analizy i klasyfikacji danych audio. Uruchamiaj szybko środowiska programistyczne, importuj dane, trenuj w prosty sposób modele rozpoznawania akustycznego, takie jak CNN lub ANN i porównuj wyniki.
Quantum computing - technologia przyszłości w zasięgu ręki
Chcesz przetestować algorytmy lub prowadzić prace rozwojowe na różnych typach kubitów?
Udostępniamy w jednym miejscu szeroką gamę emulatorów kwantowych w wersji notebook. Z łatwością przygotuj i przetestuj kod (w rozsądnej cenie), zanim zaczniesz korzystać z QPU. Prosty sposób, aby wypróbować moc obliczeniową przyszłości bez podejmowania ryzyka.
Te produkty mogą Cię zainteresować
Dlaczego warto wybrać OVHcloud?
Przyspieszenie sztucznej inteligencji dzięki rozwiązaniom cloud
Sztuczna inteligencja opiera się na jednostkach obliczeniowych i przyswaja wiedzę taki sam sposób, jak mózg człowieka. Dzięki rozwojowi cloud computingu i transformacji cyfrowej projekty realizowane w oparciu o sztuczną inteligencję osiągają nowe poziomy możliwości. Przestrzeń dyskowa do przechowywania danych i moc obliczeniowa to dwa kluczowe czynniki decydujące o sukcesie. Dzięki rozwiązaniu Infrastructure as a Service (IaaS) dostosujesz konfigurację do Twoich potrzeb i wybierzesz niezbędną moc obliczeniową.
Wśród aplikacji ściśle związanych z AI znajdują się architektury big data, które dzięki algorytmom przetwarzają ogromne ilości danych w rekordowym czasie. W rozwiązaniach big data powszechnie stosowane jest oprogramowanie, takie jak Apache Spark, Apache Hadoop oraz bazy danych MongoDB. Analityk danych używa określonych języków programowania, np. Python, Scala, R i Java. Dla uzyskania jak najlepszych wyników konieczna jest wysoka jakość zgromadzonych danych. Inne przykłady zastosowania AI to analityka predykcyjna, analityka biznesowa, uczenie maszynowe, business intelligence, zarządzanie danymi i wiele innych.
Najczęściej zadawane pytania
Co to jest notebook w projektach machine learning?
Notebook rewolucjonizuje pracę zespołową w projektach machine learning. Jest to aplikacja umożliwiająca tworzenie kodu i współdzielenie go z innymi członkami zespołu. Oprócz tego ułatwia wizualizację zbiorów danych.
Co to jest Jupyter w projektach machine learning?
Jupyter to darmowa aplikacja open source, która umożliwia korzystanie z 40 różnych języków programowania, m.in.: Python, Julia, Ruby i R. Jupyter i machine learning są ze sobą ściśle powiązane. Narzędzia, takie jak Jupyter Notebook, ułatwiają pracę zespołową w ramach projektów naukowych.
Oprócz machine learning, Jupyter znajduje zastosowanie także w analizie danych, statystyce i wizualizacji informacji. Jupyter Notebook wykorzystywany w projektach uczenia maszynowego to coś więcej niż zintegrowane środowisko programistyczne (IDE, Integrated Development Environment) i sprawdza się w przypadku każdego projektu data science. Skorzystaj z naszego rozwiązania i uruchom Jupyter Notebook w chmurze!
Co to jest framework AI?
Framework AI to platforma programistyczna dedykowana sztucznej inteligencji. Składa się ze zbioru narzędzi, które stanowią podstawę architektury projektu AI. Przykłady frameworków AI: Scikit-learn, TensorFlow, Jupyter Notebook i PyTorch.
Jak przebiega proces trenowania AI?
Przed przystąpieniem do treningu sztucznej inteligencji (AI) wybierz, w zależności od specyfiki projektu, framework oraz niezbędne biblioteki (na przykład TensorFlow lub PyTorch). Następnie prześlij dane do notebooka i zacznij trenować model. Możesz dostosowywać ustawienia modelu, realizować testy i analizować wyniki bezpośrednio w notebooku oraz wykonywać iteracje, aż do uzyskania pożądanego rezultatu.
Jakie dane wprowadzić do notebooka?
Dane, które wprowadzasz do AI Notebook muszą być odpowiednio dobrane do problemu, który chcesz rozwiązać za pomocą modelu sztucznej inteligencji. Mogą to być zbiory danych tekstowych, obrazy, klipy audio, wyniki pomiarów cyfrowych lub wszelkie inne formy danych specyficzne dla danego zastosowania. Kluczowe znaczenie ma wstępne przetworzenie tych danych w celu ich oczyszczenia i uporządkowania tak, aby ułatwić ich wykorzystanie przez algorytmy machine learning. Dodatkowo, warto podzielić dane na zestawy treningowe, walidacyjne i testowe, aby ocenić wydajność modelu.