Я хочу навчити глибоку модель з великою кількістю даних про тренування, але мій робочий стіл не має такої сили для підготовки такої глибокої моделі з цими рясними даними.
Мені хотілося б знати, чи існують безкоштовні хмарні сервіси, які можна використовувати для моделей машинного навчання та глибокого навчання?
Я також хотів би знати, чи є хмарний сервіс, де я зможу відстежувати результати тренувань, і навчання триватиме, навіть якщо я не підключений до хмари.
Відповіді:
Немає необмежених безкоштовних послуг *, але деякі мають початковий кредит або безкоштовні пропозиції при початковій реєстрації. Ось кілька запропонованих на сьогоднішній день:
AWS: Якщо спеціально глибоке навчання на великому наборі даних, то, ймовірно, AWS не працює - їхня безкоштовна пропозиція не охоплює машини з достатньою потужністю обробки, щоб вирішувати проекти глибокого навчання.
Google Cloud, можливо, стартовий кредит пропонується досить добре, щоб трохи поглибити навчання (можливо, на пару тижнів), хоча вони мають обмеження щодо реєстрації та оподаткування.
Azure мають вільний рівень з обмеженими можливостями обробки та зберігання.
Більшість безкоштовних пропозицій, як видається, відповідають моделі "Freemium" - надають вам обмежений сервіс, який ви можете навчитися користуватися і, можливо, подобається. Однак недостатньо, щоб сильно використовувати (наприклад, тренування розпізнавача зображень або моделі NLP з нуля), якщо ви не готові платити.
Ця найкраща порада - робити покупки, щоб отримати найкращу стартову пропозицію та найкращу ціну. Огляд послуг тут не підходить, оскільки він швидко застаріє і не вдало використовувати обмін стеками. Але ви можете знайти подібні запитання на Quora та інших веб-сайтах - найкраще зробити в Інтернеті пошук "хмарних обчислювальних служб для глибокого навчання" або подібне, і очікуйте витратити деякий час на порівняння конспектів. Нещодавно з’явилися декілька спеціалізованих сервісів глибокого навчання, такі як Nimbix або FloydHub , а також є великі гравці, такі як Azure, AWS, Google Cloud.
Ви нічого не знайдете абсолютно безкоштовно та без навантаження, і якщо ви хочете робити це рутинно і встигаєте створювати та обслуговувати обладнання, тоді дешевше купувати власне обладнання в довгостроковій перспективі - принаймні на особистому рівні.
Щоб вирішити, платити за хмару чи створити свою власну, тоді розгляньте типову ціну хмарної машини, яка підходить для глибокого навчання приблизно за 1 долар на годину (хоча ціни все-таки сильно різняться, і варто покуповувати навколо, якщо тільки знайдіть специфікацію, яка відповідає вашій проблемі). Можуть бути додаткові збори за зберігання та передачу даних. Порівняйте це з попередньо вбудованими машинами для глибокого навчання вартістю від 2000 доларів або створенням власних за 1000 доларів - такі машини можуть бути не на 100% порівнянні, але якщо ви працюєте самостійно, то термін окупності буде лише через кілька місяців використання. Хоча не забувайте про витрати на електроенергію - потужна машина може заряджати 0,5 кВт, використовуючи при цьому сильно, тому це збільшує більше, ніж ви могли очікувати.
Переваги хмарних обчислень полягають у тому, що хтось інший виконує роботи з технічного обслуговування та бере на себе ризик відмови обладнання. Це цінні послуги та відповідно їх ціни.
* Але дивіться відповідь Джея Шпідалла про службу колабування Google, яка, здається, є безкоштовною у використанні, але може мати деякі обмеження T&C, які можуть вплинути на вас (наприклад, я сумніваюся, вони будуть раді вам запустити виробництво вмісту Deep Dream або Style Transfer на цьому)
Я хочу додати ще один ресурс - Google Colaboratory . Це безкоштовний хмарний ноутбук iPython та дає вам безкоштовно використовувати GPU. Я ще не впевнений у точних обмеженнях, але, здається, ви отримуєте 12 годин GPU часу за екземпляр і можете робити це кілька разів на місяць.
Це виглядає як чудовий ресурс для студентів та інших непрофесіоналів, особливо для менших робочих місць, які ви можете виконати за півдня. По суті, це дозволяє економити до 10 доларів за кожне тренування, що, на мою думку, є досить вагомим ресурсом для машинного навчання. Я серйозно сподіваюся, що цим не зловживають.
Ознайомтеся з Crestle . (Безкоштовна годинна обчислення GPU)
Паперпростір (не безкоштовний, але легко використовувати реферали та заробляти 15 $ на обчислення часу.)
Лазурний ($ 200)
deepcognition.ai (2 години на різних машинах із підтримкою GPU)
Для більш оновленого списку ви можете зірочки цього рефіту github: Cloud GPU
Так, з обмеженнями. Google Cloud Compute дає безкоштовну підписку на кредит у розмірі 300 доларів, а Microsoft Azure дає вам 200 доларів (але їхній графічний час трохи дешевший, тому він майже такий самий).
Це дає вам багато часу на графічний процесор, і ви почнете роботу, коли зважите свої параметри.
Студія Microsoft Azure Machine Learning Майкрософт має рівень "завжди вільний", з певними обмеженнями , в тому числі
Навчання продовжуватиметься, поки ви не підключитесь, щоб відповісти на ваше друге запитання. Ви можете налаштувати свої експерименти через веб-інтерфейс або в командному рядку .
Орган запитання задає питання про глибоке навчання, але це перше питання, яке виникає при пошуку "безкоштовного онлайн-сервісу для машинного навчання".
Я хотів додати, що там є й інші безкоштовні онлайн-сервіси ML.
Я засновник однієї такої послуги з вільним рівнем ( fml.ai) ), який працює на AWS / Google Cloud. Наш інтерфейс призначений для того, щоб він був інтуїтивно зрозумілим, зрозумілим і використовував кураторну технологію роботи з власним домом та відкритим кодом. Звичайно, існують обмеження на вільний рівень, і на даний момент дозволяється використовувати лише набори даних до 100 МБ. Проте користувачі можуть створювати моделі та візуалізувати результати безкоштовно.
Я вірю, що там є і деякі інші ...