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Conecte-se à computação GPU sem servidor

Este artigo descreve como conectar-se à computação GPU sem servidor a partir de um Notebook interativo, um Job agendado e a API de Jobs, além de abordar as limitações de rede.

Interativo (Notebook)​

Essa é a principal forma de usar computação GPU sem servidor. Para conectar seu notebook e configurar o ambiente:

  1. Em um notebook, clique no menu suspenso Conectar na parte superior e selecione GPU sem servidor .
  2. Clique no Ícone do ambiente. Para abrir o painel lateral Ambiente .
  3. Selecione A10 ou H100 no campo Acelerador .
  4. Selecione "Nenhum" para o ambientedefault ou AI v4" para o ambienteAI no campo "Ambiente base" .
  5. Clique em Aplicar e, em seguida, confirme que deseja aplicar o poder computacional de GPU sem servidor ao seu ambiente de notebook.
nota

A conexão com seu compute será encerrada automaticamente após 60 minutos de inatividade.

dica

Para operações que não exigem GPUs (por exemplo, clonar um repositório Git , converter formatos de dados ou realizar análise exploratória de dados), conecte seu Notebook a um cluster de CPUs para preservar os recursos de GPU.

Tarefas (Agendadas)​

Você pode programar Notebooks que utilizam computação GPU sem servidor como tarefas recorrentes. Consulte Criar e gerenciar tarefas agendadas do Notebook para obter mais detalhes.

Após abrir o Bloco de Anotações que deseja usar:

  1. Selecione o botão "Programar" no canto superior direito.
  2. Selecione Adicionar programar .
  3. Preencha o formulário Novo programar com o nomeJob , programar e compute .
  4. Selecione Criar .

Você também pode criar e programar trabalhos a partir da interface de trabalho de trabalhos e pipelines . Consulte Criar um novo trabalho para obter orientações passo a passo.

nota

A adição de dependências usando o painel Ambientes não é compatível com tarefas agendadas de computação em GPU sem servidor. As dependências devem ser instaladas programaticamente dentro do seu Notebook (por exemplo, %pip install). A recuperação automática não é suportada — se o seu trabalho falhar devido a um pacote incompatível, você deverá corrigi-lo manualmente e executá-lo novamente. Para cargas de trabalho que possam exceder o tempo máximo de execução de 7 dias, implemente o checkpoint manual para permitir a retomada.

Pacotes ativos API de empregos e Databricks​

Você pode criar e gerenciar tarefas de GPU serverless programaticamente usando a APIde TarefasDatabricks ou os Bundles AtivosDatabricks. Configure o tipo compute como GPU serverless na definição do seu Job ou pacote para automatizar o pipeline de implantação.

Redes de contatos​

O PrivateLink não é compatível. O armazenamento ou repositórios pip por trás do PrivateLink não são acessíveis a partir de computação GPU sem servidor. compute de GPU sem servidor não é compatível com espaços de trabalho que tenham perfis de segurança compliance ativados (por exemplo, HIPAA ou PCT). Se o seu workspace utiliza Grupos de Segurança Aprimorada (SEG) ou restrições do PrivateLink, o processamento de GPU sem servidor não pode ser utilizado.