手把手教大家如何使用Kaggle平台的免费GPU资源跑深度学习模型

发表时间:2024-07-29 15:00

手把手教大家如何使用Kaggle平台的免费GPU资源跑深度学习模型

如果手头没有GPU资源是没法很好进行学习和实操各种深度学习模型的,所幸有一些平台提供了GPU资源供广大兴趣爱好者进行免费使用。一、免费GPU资源的平台

1. Google Colab

地址:https://colab.research.google.com/

简介:Google Colab(全称Google Colaboratory)是由Google提供的一种基于云端的交互式编程环境,特别适用于机器学习、数据分析和教育目的。

GPU:支持jupyter notebook直接运行,提供的最长执行时间为 12 小时,其中空闲时间为 30 分钟,显存大小大概在15GB左右, 免费的google 磁盘大概在15GB左右时不时断线,不稳定。

2. Kaggle

地址:https://www.kaggle.com/

简介:Kaggle是一个全球性的数据科学和机器学习竞赛平台,汇聚了全球顶尖的数据科学家和机器学习爱好者,共同解决各种实际问题,分享知识和经验。

GPU:支持jupyter notebook直接运行,每周30个小时,显存大小大概在15GB左右, 免费访问的 GPU 为 Nvidia Tesla P100 和 T4,单次会话最长运行时间为 9 小时,相对 colab稳定一点。

3. 阿里云(PAI系列)

地址:https://free.aliyun.com/?searchKey=PAI

简介:PAI(Platform of Artificial Intelligence)人工智能平台面向企业客户及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生人工智能,涵盖DSW交互式建模、Designer拖拽式可视化建模、DLC分布式训练到EAS模型在线部署的全流程。
GPU:支持控制台和jupyter notebook, 三个月的试用期,免费版本显存一般是16G左右,无对话时间限制, 建议不用的时候,关掉实例,毕竟除了时间还有资源大小限制。
4. 阿里天池
地址:https://tianchi.aliyun.com/
简介:阿里天池的天池实验室,通常也称为阿里天池云服务器或天池实训平台,是阿里巴巴集团旗下的阿里云专门为数据科学家、开发者、科研工作者及学生等群体打造的一个云端开发与实验平台。
GPU:选择“天池实验室”-->“天池Notebook”进入,然后注册,登录。这是阿里云提供的打比赛的平台。总共 60小时的免费GPU使用,CPU不限量,但是单次使用GPU最多8小时。
由于某些原因Google Colab不一定能正常访问,阿里云(PAI系列)和阿里天池有试用期到期的说法,综合对比,Kaggle可以正常打开使用,每周又有30小时的免费时长,相对来说是非常适合进行深度学习跑模型的。
二、Kaggle平台介绍

我们在开始Kaggle平台的注册前,再进一步了解下Kaggle平台。

Kaggle是一个国际知名的数据科学和机器学习竞赛平台,由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年在墨尔本创立。该平台最初是为了让数据科学家参与各种竞赛,并与其他人竞争。随着时间的推移,Kaggle逐渐发展成为一个更大的社区,提供了更多的功能和资源,以满足数据科学家的需求。在2017年,Kaggle被Google收购,并成为Google Cloud的一部分。Google此举旨在提升其在数据科学和机器学习领域的影响力,并扩大Google Cloud业务。
Kaggle的优点提炼:
  1. 竞赛丰富:Kaggle举办各类数据科学竞赛,涵盖表格数据、计算机视觉、自然语言处理、语音处理和生物医学等多个领域。这些竞赛通常由各大企业和研究机构赞助,提出具体的数据问题,参赛者需要开发出模型来解决这些问题。这些竞赛不仅推动了数据科学领域的研究,还为企业寻找创新解决方案提供了机会。
  2. 数据资源丰富:Kaggle提供了大量的公开数据集,用户可以自由地浏览和使用这些数据集,以训练模型或进行数据分析。这些数据集来自各种来源,包括公共数据集、商业数据集和竞赛数据集。此外,Kaggle还提供了一个数据集市场,用户可以购买和销售自己的数据集。
  3. 社区活跃:Kaggle是一个活跃的社区,用户可以在这里分享他们的代码、模型和项目,与其他数据科学家交流和合作。用户还可以对代码和模型进行评论和评分,以提供反馈和支持。这种社区氛围有助于用户学习和提升技能,同时也促进了数据科学领域的发展。
    学习和提升机会:Kaggle为数据科学家、机器学习工程师和学生提供了一个展现和提升技能的大舞台。通过参与各类竞赛,用户可以与其他参赛者一决高下,提升自己的数据科学技能。对于新手来说,Kaggle还提供了许多入门级别的竞赛和学习资源,帮助他们逐步熟悉Kaggle的操作方式和提升技能。
    求职机会:Kaggle不仅是一个学习和提升技能的平台,还是一个展示个人才能和寻找工作机会的舞台。参与Kaggle竞赛并取得优异成绩的用户,无疑能为个人简历增添亮点,有助于在数据科学和机器学习领域的求职。尽管Kaggle在2014至2022年间设有专门的招聘板块,但即使后来该板块关闭,Kaggle仍通过其他途径帮助用户发掘数据科学领域的工作机会。



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