Общие вопросы

Как получить тестовый доступ к платформе ML Space?

Для получения тестового доступа к платформе необходимо оставить соответствующую заявку на нашем сайте. По факту заявки с вами свяжутся по телефону для уточнения деталей. После выдачи ресурсов ML Space в тест вы получите письмо с деталями доступа к личному кабинету Cloud.ru (console.cloud.ru) и инструкцией о том, как начать работу с платформой.

Как обеспечивается конфиденциальность пользовательских данных?

Работа с пользовательскими данными регулируется законодательными актами федерального уровня и внутренней политикой компании Cloud.ru. Политика конфиденциальности опубликована на нашем сайте. Платформа ML Space соответствует требованиям федерального закона ФЗ-152 «О персональных данных», уровня УЗ-1.

Что делать, если пропал доступ к ML Space/Cloud.ru?

Если пропал доступ, попробуйте обновить пароль. В случае неуспешной авторизации нажмите Забыли пароль, указав в строке для логина почту, по которой осуществляли первичную авторизацию. После этих действий на вашу почту придет новое приглашение. Перейдите по ссылке из почты в Личный кабинет Cloud.ru и введите новый пароль.

Примечание

Ссылка на смену пароля действует в течение 15 минут.

Как восстановить забытый пароль?

На странице входа console.cloud.ru введите свой логин или email, а затем воспользуйтесь ссылкой Восстановить пароль.

На почту придет письмо со ссылкой на сброс пароля и создание нового. Если письмо не пришло, проверьте папку «Спам».

Какие требования к браузеру для работы с платформой ML Space?

Для оптимальной производительности рекомендуем использовать самую свежую версию одного из следующих браузеров:

Что делать, если задача долго находится в очереди?

Так как задачи от разных пользователей выполняются поочередно, в случае большой нагрузки на регион размещения вычислительных ресурсов время ожидания запуска задачи может быть увеличено.

Как оценить стоимость обучения модели?

Это сильно зависит от конкретной модели и данных, а также от количества задействованных DGX, заранее предсказать невозможно, можно сделать тестовый замер следующим образом:

  1. Запустить модель на обучение на небольшой промежуток времени (например, на 3 минуты) и посмотреть по логам, за сколько посчитается одна эпоха.

  2. Умножить на количество эпох, это будет примерная стоимость.

Какие сведения можно предоставить при обращении в техническую поддержку?

Для ускорения решения возникшей проблемы, при обращении в техническую поддержку советуем предоставить следующую информацию.

Общая информация для всех модулей и сервисов платформы ML Space:

Информация по модулю Environments:

Информация по модулю Data Catalog и Artifact Registry:

  • Снимок экрана, на котором указаны источник и место назначения переноса.

  • Снимок экрана, на котором указано наличие ожидаемого файла в источнике.

  • Лог из Data transfer service.

Информация по модулю Deployments:

Можно ли экспортировать таблицу из раздела «Задачи и окружения»?

Да, можно. Для этого перейдите на Кнопка с тремя вертикальными точками возле строки поиска и выберите требуемый формат файла для экспорта (CSV или XLS).

Можно ли осуществлять обработку транзакций по системе блок-чейн на платформе ML Space?

Нет. Обработка транзакций по системе блок чейн, в том числе «майнинг», в платформе запрещены. Данное условие закреплено в договоре-оферте (Приложение № 3).

Нет прав на выполнение метода API. Что делать?

Если при выполнении метода API в ответе приходит ошибка Permission denied с кодом 403, проверьте права пользователя. При недостатке прав попросите администратора изменить роль.

Какие статусы существуют у Jupyter Server?

Статусы Jupyter Server

Статус

Описание

«Создается»

Jupyter Server в процессе создания.

«Запущен»

Jupyter Server запущен.

«Останавливается»

Jupyter Server в процессе остановки.

«Предупреждение»

Jupyter Server создан некорректно. Попробуйте пересоздать его позднее.

«Ошибка»

Jupyter Server создан с ошибкой.

«Нет соединения»

Статус «Нет соединения» возникает в случае неполадок на стороне ML Space. Обратитесь в техническую поддержку.

«Удален»

Jupyter Server удален.

Какие статусы существуют у задач обучения?

Статусы задач обучения

Статус

Описание

«Pending»

  • Задача находится в очереди на выделение ресурсов, которые нужны для ее исполнения.

  • Ресурсы для выполнения были заняты, но еще скачивается образ для ее выполнения.

«Running»

Задача обучения выполняется.

«Completed» или «Succeeded»

Задача обучения завершилась.

«Completing»

Задача обучения завершается.

«Failed»

Задача обучения завершилась с ошибкой, рекомендуется проверить логи задачи.

«Deleted» или «Terminated»

Задача обучения удалена.

«Stopped» или «Aborted»

Задача обучения остановлена.

«Terminating»

Задача обучения останавливается. Освобождаются ресурсы, задача и поды удаляются.

«Aborting»

Задача обучения останавливается. Освобождаются ресурсы, удаляются только поды.

Какие статусы существуют у подов задач обучения?

Статусы подов задач обучения

Статус

Описание

«Pending»

  • Под находится в очереди на выделение ресурсов, которые нужны для его работы.

  • Ресурсы для выполнения пода были заняты, но еще скачивается образ.

«Running»

Под в процессе работы.

«Completed»

Под завершил работу.

«Stopped»

Пользователь вручную остановил задачу и поэтому под остановился.

«Failed»

Под завершил работу с ошибкой, рекомендуется проверить логи задачи.

«Deleted» или «Terminated»

Под удален.

Какие статусы существуют у экземпляров деплоев?

Статусы экземпляров деплоев

Статус

Описание

«Pending»

Экземпляр находится в очереди на выделение ресурсов, которые нужны для его работы.

«Running»

Экземпляр принимает и обрабатывает запросы, но необязательно в данный момент.

«Deleted»

Экземпляр удален.

Можно ли обратиться из Jupyter Server к деплою, созданному в другом регионе?

Да. В регионах Christofari.A100, Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100), Cloud.Region.HP1 отправка запроса будет успешной.

Не получится отправить запрос из Jupyter Server региона Christofari.V100 к деплою, созданному в другом регионе.

Запустили Evolution free tier
для Dev & Test
Получить