Soy estudiante de ciencia de datos e investigador en mis primeros pasos. Me encontré con Paperspace porque necesitaba una potencia de cálculo decente para un precio adecuado. Probé todas las soluciones de computación en la nube, pero eran caras para soluciones de tamaño pequeño a mediano. Algunas de las más baratas/gratis tienen limitaciones muy restringidas, y no pude implementar ningún modelo o arquitectura avanzada de DL porque me quedé sin RAM muy rápidamente. Con Paperspace no tienes que preocuparte por eso. Ofrece precios muy justos por lo que obtienes a cambio, también puedes desplegar modelos, y no dependes de construir ninguna API formal en ningún otro servicio de alojamiento. Es un todo-en-uno para investigadores o profesionales. Su interfaz de usuario Gradient es muy intuitiva e informativa, ya que muestra métricas sobre el consumo de energía y memoria de tus recursos de hardware para rastrear eficientemente el rendimiento de tu modelo o cualquier aplicación que estés ejecutando en este entorno. Su versión pro ofrece una gran variedad de GPUs, y puedes tener acceso a potentes por solo $8 al mes. Recomiendo altamente Paperspace como plataforma predeterminada de aprendizaje automático para cualquiera que quiera profundizar en el aprendizaje profundo o usar el aprendizaje automático profesionalmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Algunos errores en la IU de Chrome al ejecutar algunas aplicaciones como keras, por ejemplo. Tampoco me gustó que no tengas al menos dos GPU para elegir en el nivel gratuito, pero encuentro que la disponible es súper poderosa y justa para una demostración gratuita. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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