Paperspace

Paperspace官网,免费提供GPU资源的Paperspace云服务器商家

什么是Paperspace?

Paperspace是一家提供云计算资源的公司，它提供高性能的云计算实例，包括GPU加速实例和机器学习实例。该公司成立于2014年，总部位于美国纽约市，其目标是通过提供简单易用的云计算服务来降低人工智能和机器学习的门槛。在过去的几年中，Paperspace已经成为了许多数据科学家和开发者的首选云计算服务商之一。Paperspace官网: https://www.paperspace.com/>>>点击这里注册送10美金

Paperspace信用卡

使用Paperspace需要添加信用卡哦! Paperspace是支持国内的visa和万事达信用卡的,不需要使用那种虚拟信用卡(我试过虚拟的信用卡,提示失败),添加信用卡的时候,请不要使用代理/番-蔷/科学上网等!否则会添加不正常,尝试多了可能还会被封号哦!重点：不用的时候记得及时关闭，否则你睡一晚就要损失好几十甚至几百。Paperspace提供了一个易于使用的web界面和API来管理和控制用户的计算实例。它的GPU加速实例提供了NVIDIA Tesla V100、Pascal和K80等不同的GPU型号，以及各种不同的CPU和内存配置。这些实例可用于加速各种工作负载，例如机器学习训练、深度学习、高性能计算和数据分析等。此外，Paperspace还提供了与常用开发环境和工具集成的选项，如Jupyter Notebook、TensorFlow、Keras、PyTorch等，使得用户能够轻松地进行开发和实验。

Paperspace怎么样测评

Paperspace还提供了一系列基于机器学习的工具和服务，如自动化超参数调整、模型部署、数据处理和可视化等。这些工具和服务可以帮助用户更快地构建和部署自己的机器学习应用，同时降低开发和运营成本。 除此之外，Paperspace还提供了Paperspace Gradient，一个在线机器学习开发和部署平台，它允许用户构建、训练和部署自己的模型，而无需任何特定硬件或软件配置。Gradient还提供了许多自定义模板和集成，如TensorBoard、GitHub、Slack等，以提高用户的生产力和效率。总的来说，Paperspace提供了强大的云计算服务和机器学习工具，可以帮助数据科学家、开发者和研究人员快速构建和部署自己的应用程序。它的易于使用的界面和API、灵活的GPU和CPU选项以及强大的工具和服务，使得Paperspace成为了一个备受欢迎的云计算服务商。
一家名叫 Paperspace 的云计算公司提供了一项名为 Gradient 的服务，为用户免费提供GPU资源，直接在云端运行 Jupyter Notebook，无需付费。该服务预装了多种主流机器学习框架如PyTorch、TensorFlow和Keras等，并且支持训练、推理和部署，用户还可以在该服务上共享自己的项目。该消息在 Reddit 上引起了超过 400 个的热度，被许多人看作可以解决 Colab 的许多问题的替代品。使用 Paperspace 的 Gradient 服务非常简单，只需使用 GitHub 账号注册即可。在服务页面中，用户可以运行 Jupyter Notebook、训练模型，还可以部署项目。在 Gradient 提供的样本项目中，覆盖了多种主流框架，用户可以从中选择一个项目，同时也可以选择一个免费的 GPU 资源来使用。一旦项目创建完毕，系统会自动开始运行该项目，用户可以随时停止或继续使用。在免费服务中，每次最多可以运行6小时，但没有限制次数，断开连接后仍可以继续使用。Paperspace 的 Gradient 服务不仅提供免费的计算资源，还提供了付费的 GPU 资源，价格并不贵。用户可以使用自己的 GitHub 账号授权，直接将该账号中的 repo 搬到 Gradient 中使用。除此之外，Gradient 还集成了多个公开数据集，用户也可以直接使用到自己的项目中。通过 Gradient，用户可以轻松地将自己的算法部署成API，使其能够直接使用。Gradient 还支持与 TensorFlow 集成，并可以轻松扩展以支持其他模型和数据，支持多实例部署，可以自动平衡负载，并为每个部署提供专用的安全端点 URL。用户可以通过 Gradient CLI、Web UI 或 API 来访问，并可以通过自定义应用程序来访问。为什么不考虑使用Colab呢？面对这个问题直击灵魂，一个高分回答者（@dkobran）给出了如下解释：有几个原因。首先，Colab使用Google Drive，虽然方便但速度很慢。例如，训练集通常包含大量小文件，特别是图像数据集。Colab需要逐个提取这些数据，这对于像MNIST这样的小数据集来说还可以，适合做一些玩具项目；但是，对于训练更专业的模型，做更有趣的研究来说就不够了。其次，Notebook是完全持久的。如果使用Colab，每次打开Notebook都需要重新安装所有内容。第三，Colab的实例可能会在运行过程中关闭，导致之前的工作丢失，而Gradient可以保证运行完整个session。此外，Gradient支持在同一环境中添加更多存储空间、添加高端专用GPU。训练一个复杂的模型，例如训练需要一两天时间且数据集有1TB的模型也完全可以。此外，Gradient还可以一键部署，将模型直接转换为API，而Colab则做不到这一点。Gradient还提供了大量的机器学习模板，可以使用TensorFlow、PyTorch、MXNet、Chainer或CNTK等等。系统还收录了许多公开数据集，可以直接用于项目中。尽管这可能是官方答案，但确实击中了许多网友柔软的内心：回答得好。关闭Colab是史上最烦人的事情。(@kindnesd99) 如果一个目录下有太多文件，Colab很容易超时，对图像处理不太友好。(@zalamandagora) Colab甚至没有超时，直接在OSError 5等错误上挂了。(@Exepony)因此，你可以尝试使用Gradient。请访问以下链接：https://www.paperspace.com/console/gradient