Доступные конфигурации

При создании проекта в DSLab можно выбрать одну из доступных конфигураций. Конфигурация определяет количество CPU, объём RAM и наличие GPU. Стоимость указывается в DS-коинах за час работы и списывается поминутно только во время фактической работы проекта.

CPU-конфигурации

Конфигурация	vCPU	RAM	GPU	Стоимость (DS-коинов/час)	Применение
Free студия	2	8 GB	–	0	Базовые задачи, тесты, небольшие скрипты, лёгкие ноутбуки.
Data Prep	12	120 GB	–	60	Подготовка больших датасетов, фиче-инжиниринг, классические ML-модели.
Data Prep+	24	240 GB	–	120	Тяжёлые ETL-процессы, массовая обработка текстов/изображений, анализ больших корпусов данных.

GPU-конфигурации — Tesla T4

Конфигурация	vCPU	RAM	GPU	Стоимость (DS-коинов/час)	Применение
T4 ×1	4	16 GB	1 × T4	60	Базовый инференс, дообучение небольших моделей CV/NLP, генерация изображений.
T4 ×2	6	32 GB	2 × T4	120	Обучение моделей среднего размера, батч-обработка данных.
T4 ×4	10	64 GB	4 × T4	240	Обучение средних моделей с большим батчем, офлайн-инференс больших объёмов данных.
T4 ×8	16	128 GB	8 × T4	480	Распределённое обучение, высокопроизводительный инференс медиа-данных.

GPU-конфигурации — NVIDIA A100

Конфигурация	vCPU	RAM	GPU	Стоимость (DS-коинов/час	Применение
A100 ×1	8	40 GB	1 × A100	230	Обучение современных трансформеров, инференс LLM, генерация изображений/видео высокого качества.
A100 ×2	12	80 GB	2 × A100	460	Обучение средне-крупных моделей, high-throughput инференс.
A100 ×4	24	160 GB	4 × A100	920	Крупные эксперименты, распределённое обучение, продакшн-нагрузки.

Рекомендации по выбору

• Небольшие скрипты, тесты → Free студия.

• Тяжёлый ETL без GPU → Data Prep / Data Prep+.

• Прототипирование на GPU → Tesla T4 ×1.

• Инференс и обучение среднего размера → Tesla T4 ×2 / ×4.

• Крупные пайплайны и масштабирование → Tesla T4 ×8 или A100 ×2.

• Тяжёлое обучение и генерация → A100 ×1 / ×2 / ×4.