Je suis étudiant en science des données et chercheur débutant. Je suis tombé sur Paperspace parce que j'avais besoin d'une puissance de calcul décente pour un prix raisonnable. J'ai essayé toutes les solutions de cloud computing, mais elles étaient coûteuses pour des solutions de petite à moyenne taille. Certaines des plus abordables/gratuites ont des limitations très restreintes, et je ne pouvais pas implémenter de modèle ou d'architecture avancée de DL car je manquais rapidement de RAM. Avec Paperspace, vous n'avez pas à vous en soucier. Il offre un tarif très équitable pour ce que vous obtenez en échange, vous pouvez également déployer des modèles, et vous ne dépendez pas de la création d'une API formelle sur un autre service d'hébergement. C'est une solution tout-en-un pour les chercheurs ou les professionnels. Son interface utilisateur Gradient est très intuitive et informative, car elle affiche des métriques sur la consommation d'énergie et de mémoire de vos ressources matérielles pour suivre efficacement les performances de votre modèle ou de toute application que vous exécutez dans cet environnement. Sa version pro offre une grande variété de GPU, et vous pouvez avoir accès à des GPU puissants pour seulement 8 $ par mois. Je recommande vivement Paperspace comme plateforme par défaut pour l'apprentissage automatique à quiconque souhaite se plonger dans l'apprentissage profond ou utiliser l'apprentissage automatique de manière professionnelle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Certains bugs sur l'interface utilisateur de Chrome exécutant certaines applications comme keras par exemple. Je n'ai pas non plus aimé que vous n'ayez pas au moins deux GPU parmi lesquels choisir sur le niveau gratuit, mais je trouve celui disponible super puissant et équitable pour une démonstration gratuite. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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