Ich bin ein Data-Science-Student und Erstforscher. Ich stieß auf Paperspace, weil ich anständige Rechenleistung für eine ordentliche Preisgestaltung benötigte. Ich habe alle Cloud-Computing-Lösungen ausprobiert, aber sie waren teuer für kleine bis mittelgroße Lösungen. Einige der günstigsten/kostenlosen haben sehr eingeschränkte Begrenzungen, und ich konnte kein fortgeschrittenes DL-Modell oder -Architektur implementieren, weil mir sehr schnell der RAM ausging. Mit Paperspace muss man sich darüber keine Sorgen machen. Es bietet sehr faire Preise für das, was man im Gegenzug erhält, man kann auch Modelle bereitstellen, und man ist nicht darauf angewiesen, eine formelle API auf einem anderen Hosting-Service zu erstellen. Es ist ein All-in-One für Forscher oder Fachleute. Die Gradient-Benutzeroberfläche ist sehr intuitiv und informativ, da sie Metriken über den Energie- und Speicherverbrauch Ihrer Hardware-Ressourcen anzeigt, um die Leistung Ihres Modells oder einer Anwendung, die Sie in dieser Umgebung ausführen, effizient zu verfolgen. Die Pro-Version bietet eine große Auswahl an GPUs, und man kann für nur 8 $ im Monat Zugang zu leistungsstarken GPUs erhalten. Ich empfehle Paperspace als Standardplattform für maschinelles Lernen für jeden, der tief in Deep Learning eintauchen oder maschinelles Lernen professionell nutzen möchte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Einige Fehler in der Chrome-Benutzeroberfläche beim Ausführen von Anwendungen wie Keras zum Beispiel. Ich mochte auch nicht, dass man auf der kostenlosen Stufe nicht mindestens zwei GPUs zur Auswahl hat, aber ich finde die verfügbare sehr leistungsstark und fair für eine kostenlose Demo. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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