Paperspace官網(wǎng),免費提供GPU資源的Paperspace云服務(wù)器商家

什么是Paperspace?

Paperspace是一家提供云計算資源的公司，它提供高性能的云計算實例，包括GPU加速實例和機器學習實例。該公司成立于2014年，總部位于美國紐約市，其目標是通過提供簡單易用的云計算服務(wù)來降低人工智能和機器學習的門檻。在過去的幾年中，Paperspace已經(jīng)成為了許多數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)者的首選云計算服務(wù)商之一。Paperspace官網(wǎng): https://www.paperspace.com/>>>點擊這里注冊送10美金

Paperspace信用卡

使用Paperspace需要添加信用卡哦! Paperspace是支持國內(nèi)的visa和萬事達信用卡的,不需要使用那種虛擬信用卡(我試過虛擬的信用卡,提示失敗),添加信用卡的時候,請不要使用代理/番-薔/等!否則會添加不正常,嘗試多了可能還會被封號哦!重點：不用的時候記得及時關(guān)閉，否則你睡一晚就要損失好幾十甚至幾百。Paperspace提供了一個易于使用的web界面和API來管理和控制用戶的計算實例。它的GPU加速實例提供了NVIDIA Tesla V100、Pascal和K80等不同的GPU型號，以及各種不同的CPU和內(nèi)存配置。這些實例可用于加速各種工作負載，例如機器學習訓練、深度學習、高性能計算和數(shù)據(jù)分析等。此外，Paperspace還提供了與常用開發(fā)環(huán)境和工具集成的選項，如Jupyter Notebook、TensorFlow、Keras、PyTorch等，使得用戶能夠輕松地進行開發(fā)和實驗。

Paperspace怎么樣測評

Paperspace還提供了一系列基于機器學習的工具和服務(wù)，如自動化超參數(shù)調(diào)整、模型部署、數(shù)據(jù)處理和可視化等。這些工具和服務(wù)可以幫助用戶更快地構(gòu)建和部署自己的機器學習應(yīng)用，同時降低開發(fā)和運營成本。?除此之外，Paperspace還提供了Paperspace Gradient，一個在線機器學習開發(fā)和部署平臺，它允許用戶構(gòu)建、訓練和部署自己的模型，而無需任何特定硬件或軟件配置。Gradient還提供了許多自定義模板和集成，如TensorBoard、GitHub、Slack等，以提高用戶的生產(chǎn)力和效率。總的來說，Paperspace提供了強大的云計算服務(wù)和機器學習工具，可以幫助數(shù)據(jù)科學家、開發(fā)者和研究人員快速構(gòu)建和部署自己的應(yīng)用程序。它的易于使用的界面和API、靈活的GPU和CPU選項以及強大的工具和服務(wù)，使得Paperspace成為了一個備受歡迎的云計算服務(wù)商。
一家名叫 Paperspace 的云計算公司提供了一項名為 Gradient 的服務(wù)，為用戶免費提供GPU資源，直接在云端運行 Jupyter Notebook，無需付費。該服務(wù)預裝了多種主流機器學習框架如PyTorch、TensorFlow和Keras等，并且支持訓練、推理和部署，用戶還可以在該服務(wù)上共享自己的項目。該消息在 Reddit 上引起了超過 400 個的熱度，被許多人看作可以解決 Colab 的許多問題的替代品。使用 Paperspace 的 Gradient 服務(wù)非常簡單，只需使用 GitHub 賬號注冊即可。在服務(wù)頁面中，用戶可以運行 Jupyter Notebook、訓練模型，還可以部署項目。在 Gradient 提供的樣本項目中，覆蓋了多種主流框架，用戶可以從中選擇一個項目，同時也可以選擇一個免費的 GPU 資源來使用。一旦項目創(chuàng)建完畢，系統(tǒng)會自動開始運行該項目，用戶可以隨時停止或繼續(xù)使用。在免費服務(wù)中，每次最多可以運行6小時，但沒有限制次數(shù)，斷開連接后仍可以繼續(xù)使用。Paperspace 的 Gradient 服務(wù)不僅提供免費的計算資源，還提供了付費的 GPU 資源，價格并不貴。用戶可以使用自己的 GitHub 賬號授權(quán)，直接將該賬號中的 repo 搬到 Gradient 中使用。除此之外，Gradient 還集成了多個公開數(shù)據(jù)集，用戶也可以直接使用到自己的項目中。通過 Gradient，用戶可以輕松地將自己的算法部署成API，使其能夠直接使用。Gradient 還支持與 TensorFlow 集成，并可以輕松擴展以支持其他模型和數(shù)據(jù)，支持多實例部署，可以自動平衡負載，并為每個部署提供專用的安全端點 URL。用戶可以通過 Gradient CLI、Web UI 或 API 來訪問，并可以通過自定義應(yīng)用程序來訪問。為什么不考慮使用Colab呢？面對這個問題直擊靈魂，一個高分回答者（@dkobran）給出了如下解釋：有幾個原因。首先，Colab使用Google Drive，雖然方便但速度很慢。例如，訓練集通常包含大量小文件，特別是圖像數(shù)據(jù)集。Colab需要逐個提取這些數(shù)據(jù)，這對于像MNIST這樣的小數(shù)據(jù)集來說還可以，適合做一些玩具項目；但是，對于訓練更專業(yè)的模型，做更有趣的研究來說就不夠了。其次，Notebook是完全持久的。如果使用Colab，每次打開Notebook都需要重新安裝所有內(nèi)容。第三，Colab的實例可能會在運行過程中關(guān)閉，導致之前的工作丟失，而Gradient可以保證運行完整個session。此外，Gradient支持在同一環(huán)境中添加更多存儲空間、添加高端專用GPU。訓練一個復雜的模型，例如訓練需要一兩天時間且數(shù)據(jù)集有1TB的模型也完全可以。此外，Gradient還可以一鍵部署，將模型直接轉(zhuǎn)換為API，而Colab則做不到這一點。Gradient還提供了大量的機器學習模板，可以使用TensorFlow、PyTorch、MXNet、Chainer或CNTK等等。系統(tǒng)還收錄了許多公開數(shù)據(jù)集，可以直接用于項目中。盡管這可能是官方答案，但確實擊中了許多網(wǎng)友柔軟的內(nèi)心：回答得好。關(guān)閉Colab是史上最煩人的事情。(@kindnesd99) 如果一個目錄下有太多文件，Colab很容易超時，對圖像處理不太友好。(@zalamandagora) Colab甚至沒有超時，直接在OSError 5等錯誤上掛了。(@Exepony)因此，你可以嘗試使用Gradient。請訪問以下鏈接：https://www.paperspace.com/console/gradient