Paperspace

Paperspace官網,免費提供GPU資源的Paperspace云服務器商家

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已經成為了許多數據科學家和開發者的首選云計算服務商之一。Paperspace官網: 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、高性能計算和數據分析等。此外，Paperspace還提供了與常用開發環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，如自動化超參數調整、模型部署、數據處理和可視化等。這些工具和服務可以幫助用戶更快地構建和部署自己的機器學習應用，同時降低開發和運營成本。?除此之外，Paperspace還提供了Paperspace Gradient，一個在線機器學習開發和部署平臺，它允許用戶構建、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，以提高用戶的生產力和效率?？偟膩碚f，Paperspace提供了強大的云計算服務和機器學習工具，可以幫助數據科學家、開發者和研究人員快速構建和部署自己的應用程序。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，使得Paperspace成為了一個備受歡迎的云計算服務商。
一家名叫 Paperspace 的云計算公司提供了一項名為 Gradient 的服務，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 服務非常簡單，只需使用 GitHub 賬號注冊即可。在服務頁面中，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。一旦項目創建完畢，系統會自動開始運行該項目，用戶可以隨時停止或繼續使用。在免費服務中，每次最多可以運行6小時，但沒有限制次數，斷開連接后仍可以繼續使用。Paperspace 的 Gradient 服務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，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據集，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據，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，特別是圖像數據集。Colab需要逐個提取這些數據，這對于像MNIST這樣的小數據集來說還可以，適合做一些玩具項目；但是，對于訓練更專業的模型，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容。第三，Colab的實例可能會在運行過程中關閉，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據集有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。系統還收錄了許多公開數據集，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友柔軟的內心：回答得好。關閉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