На верхней панели слева нажмите и перейдите в Distributed Train → Playground.
Нажмите Создать приложение.
(Опционально) В поле Название укажите название или оставьте предложенное системой.
(Опционально) Нажмите Добавить описание и заполните поле Описание.
Выберите тип конфигурации ресурсов:
GPU
CPU
Выберите один из доступных регионов размещения вычислительных ресурсов.
Выберите источник ресурсов:
Pay-as-you-go — использование общих ресурсов.
Аллокация — использование ресурсов аллокации:
В поле Очередь выберите очередь, в которой будет запущено приложение.
В поле Приоритет выберите приоритет для определения порядка запуска приложения.
Выберите конфигурацию ресурсов.
Ориентируйтесь на цвет индикатора рядом с названием конфигурации:
Зеленый — свободных ресурсов достаточно для запуска сервера в выбранной конфигурации.
Желтый — свободных ресурсов мало для запуска серверов в этой конфигурации. Если планируете создать несколько таких серверов, ресурсов может не хватить.
Серый — свободных ресурсов не осталось. Выбрав эту конфигурацию, вы попадаете в очередь на высвобождение ресурсов.
Чтобы не ждать, выберите другой регион или конфигурацию.
Ознакомьтесь с доступными хранилищами NFS.
Для каждого NFS-хранилища указаны название, путь монтирования и тип доступа. Если NFS-хранилища отсутствуют, значит к воркспейсу не привязано ни одного NFS-хранилища.
Нажмите Продолжить.
Выберите образ из каталога, Docker Hub или Artifact Registry.
В зависимости от вашего выбора дальнейшие действия будут немного отличаться.
Базовые образы включают в себя:
Базовые образы — готовые образы Distributed Train → Playground.
Docker Registry — образы, загруженные пользователем в Docker Registry.
Для выбора образа:
Нажмите Выбрать образ.
Перейдите в одну из вкладок Базовые образы или Docker Registry и выберите образ.
Для выбора доступны:
VSCode Server — на основе Visual Studio Code с возможностью управления пакетами Anaconda.
Cloud.ru Jupyter (Conda) — на основе JupyterLab с возможностью управления пакетами Anaconda.
Cloud.ru Jupyter ComfyUI — на основе JupyterLab, дополненный возможностью управления пакетами Anaconda и инструментом ComfyUI для создания визуального контента с помощью генеративных сетей.
Cloud.ru Jupyter N8n — на основе JupyterLab с интеграцией инструмента автоматизации n8n.
Cloud.ru Marimo — на основе Marimo с поддержкой управления пакетами через Conda.
Cloud.ru Jupyter OpenWebUI — на основе JupyterLab с интеграцией интерфейса OpenWebUI.
Cloud.ru Open Notebook — на основе Open Notebook.
Подключите бакеты S3 Object Storage:
ПримечаниеДля подключения доступно не более трех бакетов.
Нажмите Выбрать.
Выберите бакет или создайте новый бакет.
Выберите режим доступа для каждого бакета:
Только чтение
Чтение и запись
Настройте переменные окружения.
Укажите ключ и значение переменной. Значением переменной может быть ссылка на секрет. Рекомендуем использовать секреты для хранения конфиденциальных данных, таких как пароли баз данных. Для использования секрета в переменной создайте его в Secret Management.
Чтобы добавить переменную:
Нажмите Добавить переменную или Добавить переменную с секретом.
В поле Ключ укажите название ключа.
В поле Значение укажите значение ключа или выберите из списка.
(Опционально) Настройте автовыключение приложения.
При автовыключении по времени приложение останавливается через указанное количество часов.
Включите По времени.
В поле Таймер выберите количество часов.
Нажмите Создать.