28.03.2025
Como se conectar ao seu servidor dedicado com GPU
conectar-se a um servidor dedicado GPU da AlexHost é um processo que consiste em várias etapas: desde a escolha da tarifa certa até a configuração e o início do trabalho. Abaixo estão as principais etapas para se conectar e usar o servidor com sucesso
Escolha da tarifa certa
A AlexHost oferece duas tarifas para servidores dedicados GPU:
Os servidores dedicados são fornecidos com duas poderosas e modernas placas de vídeo 2x RTX 4070 Ti SUPER. Outro elemento importante é que a AlexHost fornece um conjunto abrangente de ferramentas e estruturas pré-instaladas, projetadas especificamente para simplificar a implantação e o uso de modelos de linguagem grande (LLMs), permitindo que você comece a trabalhar com soluções de IA imediatamente. Isso o ajudará a obter um servidor com uma ferramenta de IA implementável imediatamente.
- IU de geração de texto do Oobabooga
- PyTorch (CUDA 12.4 cuDNN)
- SD Webui A1111
- VM do Ubuntu 22.04: GNOME Desktop RDPXFCE Desktop RDPKDE Plasma Desktop RDP
- Além disso: A pedido, podemos instalar qualquer sistema operacional
Como se conectar ao seu servidor de GPU
Após o pagamento bem-sucedido, você receberá o acesso ao servidor e as credenciais em seu e-mail. Também estamos prontos para fornecer instruções sobre como você pode se conectar ao seu servidor dedicado com GPU. As instruções são muito simples, basta seguir as próximas etapas, descritas abaixo.
Assim, depois de encomendar com sucesso um servidor GPU, você pode ir para sua conta e selecioná-lo na lista de serviços ativados. Em seguida, abra-o clicando no serviço selecionado.
Para ver as credenciais de login no DCIManager, é necessário ir para a seção Login Details (Detalhes de login)
Você poderá seguir o link fornecido em sua conta e também ver o nome de usuário e a senha correspondente.
Depois de selecionar os três pontos, você deve clicar em Install OS from a template (Instalar sistema operacional a partir de um modelo) para visualizar os modelos de sistema operacional e LLM disponíveis
Você pode instalar qualquer sistema operacional disponível na lista de modelos em seu servidor de GPU.
Atualmente, as estruturas e ferramentas para trabalhar com modelos de linguagem grandes (LLMs) são compatíveis apenas com o Ubuntu 22.04. Quando esse sistema operacional é selecionado, os scripts de instalação correspondentes para estruturas LLM ficam disponíveis para seleção durante a configuração.
Atualmente, as estruturas e ferramentas para trabalhar com modelos de linguagem grandes (LLMs) são compatíveis apenas com o Ubuntu 22.04. Quando esse sistema operacional é selecionado, os scripts de instalação correspondentes para estruturas LLM ficam disponíveis para seleção durante a configuração.
Ao selecionar a opção Selecionar outros scripts, você terá acesso à instalação de todos os modelos de LLM disponíveis. Vamos dar uma olhada rápida em cada um deles:
- Geração de texto A WebUI é uma interface da Web para trabalhar com modelos de geração de texto, como GPT, LLaMA, Mistral e outros. Ela permite que você carregue modelos, configure parâmetros e interaja com LLMs de texto.
- AUTOMATIC1111 A Stable Diffusion WebUI é uma das interfaces da Web mais populares para gerar imagens usando o modelo Stable Diffusion. Ela fornece uma GUI conveniente na qual você pode carregar modelos, configurar parâmetros de geração de imagens, usar plug-ins e extensões adicionais.
- GNOME / XFCE / KDE Plasma Desktop RDP são vários ambientes gráficos para conexão remota com o servidor via RDP (Remote Desktop Protocol). Eles não estão diretamente relacionados ao LLM, mas podem ser usados para gerenciar e trabalhar com o servidor no qual os modelos de IA estão sendo executados.
- PyTorch (CUDA12.4 cuDNN) é uma biblioteca para trabalhar com redes neurais e aprendizado de máquina. Ela oferece suporte à aceleração de GPU (via CUDA) e é usada para treinar e executar LLMs (por exemplo, GPT, LLaMA) e modelos de geração de imagens (Stable Diffusion).
A etapa final será a escolha de uma senha e de um nome de host de sua parte. Depois de preencher esses campos, você poderá continuar com a instalação.
Um processo de instalação bem-sucedido é exatamente como este. Observe que o processo de instalação pode levar até 30 minutos.
