Tôi muốn đào tạo một mô hình sâu với một lượng lớn dữ liệu đào tạo, nhưng máy tính để bàn của tôi không có khả năng đó để đào tạo một mô hình sâu như vậy với những dữ liệu phong phú này.
Tôi muốn biết liệu có bất kỳ dịch vụ đám mây miễn phí nào có thể được sử dụng để đào tạo mô hình học máy và học sâu không?
Tôi cũng muốn biết nếu có dịch vụ đám mây, nơi tôi có thể theo dõi kết quả đào tạo và việc đào tạo sẽ tiếp tục ngay cả khi tôi không kết nối với đám mây.
Câu trả lời:
Không có dịch vụ miễn phí không giới hạn *, nhưng một số có tín dụng bắt đầu hoặc ưu đãi miễn phí khi đăng ký ban đầu. Dưới đây là một số gợi ý cho đến nay:
AWS: Nếu đặc biệt học sâu trên một tập dữ liệu lớn, thì có lẽ AWS đã hết - ưu đãi miễn phí của họ không bao gồm các máy có đủ sức mạnh xử lý để giải quyết các dự án học sâu.
Google Cloud có thể làm được, ưu đãi tín dụng bắt đầu đủ tốt để học sâu một chút (có thể là một vài tuần), mặc dù họ có các hạn chế về đăng ký và thuế.
Azure có một lớp miễn phí với các tùy chọn lưu trữ và xử lý hạn chế.
Hầu hết các dịch vụ miễn phí dường như tuân theo mô hình "Freemium" - cung cấp cho bạn dịch vụ hạn chế mà bạn có thể học cách sử dụng và có thể thích. Tuy nhiên, không đủ để sử dụng nhiều (ví dụ: đào tạo một trình nhận dạng hình ảnh hoặc mô hình NLP từ đầu) trừ khi bạn sẵn sàng trả tiền.
Lời khuyên tốt nhất này là để mua sắm xung quanh cho một đề nghị bắt đầu tốt nhất và giá tốt nhất. Một đánh giá về các dịch vụ không phù hợp ở đây, vì nó sẽ hết hạn nhanh chóng và không sử dụng tốt Stack Stack. Nhưng bạn có thể tìm thấy những câu hỏi tương tự trên Quora và các trang web khác - cách tốt nhất của bạn là thực hiện tìm kiếm trên web cho "dịch vụ điện toán đám mây để học sâu" hoặc tương tự và mong muốn dành thời gian để so sánh các ghi chú. Một vài dịch vụ chuyên sâu đã xuất hiện gần đây như Nimbix hoặc FloydHub , và cũng có những người chơi lớn như Azure, AWS, Google Cloud.
Bạn sẽ không tìm thấy bất cứ thứ gì hoàn toàn miễn phí và không bị cản trở, và nếu bạn muốn thực hiện việc này thường xuyên và có thời gian để xây dựng và bảo trì phần cứng thì việc mua thiết bị của bạn về lâu dài sẽ rẻ hơn - ít nhất là ở cấp độ cá nhân.
Để quyết định nên trả tiền cho đám mây hoặc tự xây dựng, sau đó hãy xem xét một mức giá thông thường cho một máy đám mây phù hợp để thực hiện việc học sâu với mức giá khoảng 1 đô la mỗi giờ (mặc dù giá cả thay đổi rất nhiều và chỉ đáng để mua sắm tìm một thông số phù hợp với vấn đề của bạn) Có thể có phí bổ sung cho việc lưu trữ và truyền dữ liệu. So sánh với các máy học sâu được xây dựng trước có giá từ 2000 đô la hoặc tự chế tạo với giá 1000 đô la - những máy đó có thể không thể so sánh được 100%, nhưng nếu bạn đang tự làm việc thì điểm hoàn vốn sẽ chỉ sau một vài tháng sử dụng. Mặc dù đừng quên chi phí điện - một cỗ máy mạnh mẽ có thể rút 0,5kW trong khi được sử dụng nhiều, do đó, điều này sẽ tăng thêm nhiều hơn bạn mong đợi.
Ưu điểm của điện toán đám mây là người khác thực hiện công việc bảo trì và chịu rủi ro về lỗi phần cứng. Đây là những dịch vụ có giá trị, và giá cả phù hợp.
* Nhưng hãy xem câu trả lời của Jay Speidall về dịch vụ colab của Google, có vẻ như miễn phí sử dụng, nhưng có thể có một số hạn chế về T & C có thể ảnh hưởng đến bạn (ví dụ: tôi nghi ngờ họ sẽ rất vui khi bạn điều hành sản xuất nội dung Deep Dream hoặc Style Transfer trên đó)
Tôi muốn thêm một tài nguyên nữa, Google Colaboratory . Đó là một máy tính xách tay iPython trên đám mây miễn phí và cung cấp cho bạn sử dụng GPU miễn phí. Tôi chưa chắc chắn về các giới hạn chính xác, nhưng có vẻ như bạn nhận được 12 giờ thời gian GPU cho mỗi phiên bản và có thể thực hiện việc này nhiều lần mỗi tháng.
Đây trông giống như một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho sinh viên và những người không chuyên nghiệp khác, đặc biệt là đối với các công việc nhỏ hơn mà bạn có thể chạy trong nửa ngày. Về cơ bản, nó giúp bạn tiết kiệm tới 10 đô la cho mỗi buổi đào tạo, đây là một nguồn tài nguyên khá quan trọng cho nghiên cứu về máy học. Tôi thực sự hy vọng nó không bị lạm dụng.
Kiểm tra Crestle . (Thời gian tính toán GPU miễn phí trong một giờ)
Không gian giấy tờ (không miễn phí nhưng thật dễ dàng để sử dụng các lượt giới thiệu và kiếm được 15 đô la thời gian tính toán ..)
Azure ($ 200)
deepcognition.ai (2 giờ trên các máy hỗ trợ GPU khác nhau)
Để có danh sách cập nhật hơn, bạn có thể gắn dấu sao cho github này: GPU GPU
Vâng, với những hạn chế. Google Cloud Compute cung cấp cho bạn khoản tín dụng miễn phí trị giá 300 đô la và Microsoft Azure mang lại cho bạn 200 đô la (nhưng thời gian GPU của họ rẻ hơn một chút, vì vậy nó gần như giống nhau).
Điều này giúp bạn có nhiều thời gian GPU và sẽ giúp bạn bắt đầu trong khi bạn cân nhắc các lựa chọn của mình.
Studio máy học Azure của Microsoft có tầng "luôn miễn phí", chịu một số hạn chế nhất định , bao gồm
Đào tạo sẽ tiếp tục chạy trong khi bạn không được kết nối, để trả lời câu hỏi thứ hai của bạn. Bạn có thể thiết lập thử nghiệm của mình thông qua giao diện web hoặc trên dòng lệnh .
Cơ thể của câu hỏi hỏi về học tập sâu nhưng đó là câu hỏi đầu tiên xuất hiện khi "dịch vụ trực tuyến miễn phí cho máy học" được tìm kiếm.
Tôi muốn thêm vào đó là các dịch vụ ML trực tuyến miễn phí khác.
Tôi là người sáng lập một dịch vụ như vậy với tầng miễn phí ( fml.ai ) chạy trên AWS / Google Cloud. Giao diện người dùng của chúng tôi được thiết kế trực quan, tự giải thích và sử dụng công nghệ nguồn mở và nội bộ được quản lý. Tất nhiên, có những hạn chế đối với tầng miễn phí và hiện tại, chỉ cho phép các bộ dữ liệu lên tới 100MB. Tuy nhiên, người dùng có thể xây dựng các mô hình và trực quan hóa kết quả miễn phí.
Tôi tin rằng có một số người khác ở ngoài đó ...
Có vẻ như Intelcho phép người dùng sử dụng AI của nó DevCloudmiễn phí trong ba mươi ngày tôi đoán. Dưới đây là hướng dẫn.