又有免費GPU資源了：可直接跑Jupyter Notebook，還支持斷點續(xù)命
有些事Colab做不到。
羊毛栗 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
又有新的GPU資源可以免費用了。
福利來自一家叫做Paperspace的云計算公司，他們提供了名叫Gradient的服務(wù)：大家都可以用云端GPU，直接跑Jupyter Notebook，不需要付費。
系統(tǒng)預(yù)裝了PyTorch、TensorFlow、Keras等等許多主流機器學習框架，用起來幾乎不會有任何障礙。訓練、推理、部署全部支持，還可以把自己的項目公開分享出來。
振奮人心的消息，在Reddit上獲得了400+熱度。
有人說，這個工具可以解決Colab的許多問題，先舉一個例子：
Colab每次關(guān)掉都要重新把所有東西裝一遍，但Notebook可以一直用的。(@dkobran)
一鍵運行，一鍵訓練，一鍵部署
只要用GitHub賬號注冊一下Paperspace，就可以進到Gradient服務(wù)的頁面：
就像開頭說的那樣，可以運行Jupyter Notebook，可以訓練模型，還可以部署。
運行一個項目
在這個部分，官方提供了許多樣本項目，覆蓋各種主流框架，可從中任選一個項目：
再選一個免費的GPU資源：
選好之后，點擊“創(chuàng)建Notebook”。一旦創(chuàng)建完畢，系統(tǒng)便會自動開始運行項目。
當然，隨時可以按停，隨時可以繼續(xù)。
在免費服務(wù)里，每次最多跑6小時就會自動關(guān)閉，但并沒有限制次數(shù)，斷了還可以繼續(xù)跑。
目前，免費的計算資源有這些：
另外，付費的GPU資源，也沒有貴到不可接受：
其實運行一個項目，倒未必需要多大的算力。
但別忘了，Gradient還支持訓練。
訓練一個模型
只要用自己的Github賬號授權(quán)一下，就能直接把那里的repo搬過來用了。
并且，Gradient里集合了許多公開數(shù)據(jù)集，也可以直接用到自己的項目里。
部署一個算法
根據(jù)官網(wǎng)介紹，只要點擊push to deploy按鈕，就可以一鍵把算法部署成API，直接能用的那一種。
現(xiàn)在已經(jīng)做到的功能有這些：
· 與TensorFlow集成在一起了，但也可以輕松擴展，來支持其他的模型和數(shù)據(jù)?！?有多種GPU和CPU可以用來部署。· 支持多實例部署，可以自動平衡負載。· 每個部署，都有自己專用的安全端點URL?！?可以通過Gradient CLI、Web UI/API來訪問，也可以從你的自定義應(yīng)用來訪問。
為啥不用Colab？
面對這個直擊靈魂的問題，一個高分回答 (@dkobran) 在這里：
有幾個原因。
一是Colab用的是Google Drive，雖然方便但很慢。比如，訓練集常常包含了大量的小文件，特別是圖像數(shù)據(jù)集。Colab要提取這些數(shù)據(jù)，就一點一點爬。這樣對MNIST這種小數(shù)據(jù)集來說還可以，適合做些玩玩的項目；但要訓練更專業(yè)的模型，做更有趣的研究，就不太夠了。
二是Notebook是完全持久的。如果用Colab，每次打開Notebook都要把所有東西重裝一次。
三是Colab的實例可能跑著跑著就關(guān)了，之前的工作就丟了。而Gradient可以保證跑完整個session。
另外，Gradient支持在同一環(huán)境里添加更多存儲，添加高端專用GPU。訓練一個復雜的模型，比如要訓練一兩天、數(shù)據(jù)集有1TB的那種，也完全可以。還可以一鍵部署，把模型直接變成API，Colab是做不到的。
這里還提供了大量的ML模板，不論是用TensorFlow、PyTorch、MXNet、Chainer還是CNTK做的，都可以找到。許多公開數(shù)據(jù)集，系統(tǒng)也收錄了，可以直接用進項目里。
這有可能是個官方答案，但也確實擊中了許多網(wǎng)友柔軟的內(nèi)心：
答得好。關(guān)上Colab是史上最煩的事情了。(@kindnesd99)
如果一個目錄下面的文件太多，Colab很容易超時，對圖像工作太不友好了。(@zalamandagora)
Colab甚至都沒到超時那一步，就直接讀取失敗，死在OSError 5之類的錯誤上了。(@Exepony)
所以，你也來試一下吧。
Gradient傳送門：
https://www.paperspace.com/console/gradient
—?完?—
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