Sou estudante de ciência de dados e pesquisador iniciante. Encontrei o Paperspace porque precisava de um poder de computação decente para precificação adequada. Tentei todas as soluções de computação em nuvem, mas eram caras para soluções de pequeno a médio porte. Algumas das mais baratas/gratuitas têm limitações muito restritas, e não consegui implementar nenhum modelo ou arquitetura avançada de DL porque fiquei sem RAM muito rapidamente. Com o Paperspace, você não precisa se preocupar com isso. Ele oferece preços muito justos pelo que você recebe em troca, você também pode implantar modelos e não depende de construir nenhuma API formal em qualquer outro serviço de hospedagem. É uma solução completa para pesquisadores ou profissionais. Sua interface Gradient é muito intuitiva e informativa, pois exibe métricas sobre o consumo de energia e memória dos seus recursos de hardware para acompanhar de forma eficiente o desempenho do seu modelo ou qualquer aplicação que você esteja executando neste ambiente. Sua versão pro oferece uma grande variedade de GPUs, e você pode ter acesso a poderosas por apenas $8 por mês. Recomendo fortemente o Paperspace como plataforma padrão de aprendizado de máquina para quem deseja se aprofundar em deep learning ou usar aprendizado de máquina profissionalmente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Alguns bugs na IU do Chrome ao executar algumas aplicações como o keras, por exemplo. Também não gostei que você não tenha pelo menos duas GPUs para escolher na camada gratuita, mas acho a disponível super poderosa e justa para uma demonstração gratuita. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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