Paperspace

Paperspace官网,免費提供GPU資源的Paperspace云伺服器商家

什么是Paperspace?

Paperspace是一家提供云计算資源的公司，它提供高性能的云计算實例，包括GPU加速實例和机器学習實例。该公司成立于2014年，总部位于美国紐約市，其目标是透過提供简單易用的云计算服務来降低人工智能和机器学習的門槛。在过去的几年中，Paperspace已經成為了許多資料科学家和開發者的首選云计算服務商之一。

Paperspace官网: https://www.paperspace.com/

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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,不需要使用那种虚擬信用卡(我試过虚擬的信用卡,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,尝試多了可能还会被封号哦!

重点：不用的时候記得及时關闭，否则你睡一晚就要損失好几十甚至几百。

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實例。它的GPU加速實例提供了NVIDIA Tesla V100、Pascal和K80等不同的GPU型号，以及各种不同的CPU和記憶體配置。这些實例可用于加速各种工作负载，例如机器学習訓练、深度学習、高性能计算和資料分析等。此外，Paperspace还提供了与常用開發環境和工具集成的選项，如Jupyter Notebook、TensorFlow、Keras、PyTorch等，使得用户能够轻松地进行開發和實验。

Paperspace怎么样测評

Paperspace还提供了一系列基于机器学習的工具和服務，如自动化超参數调整、模型部署、資料處理和可視化等。这些工具和服務可以帮助用户更快地构建和部署自己的机器学習应用，同时降低開發和運營成本。 

除此之外，Paperspace还提供了Paperspace Gradient，一个在线机器学習開發和部署平台，它允許用户构建、訓练和部署自己的模型，而無需任何特定硬體或軟體配置。Gradient还提供了許多客製化模板和集成，如TensorBoard、GitHub、Slack等，以提高用户的生產力和效率。

总的来說，Paperspace提供了强大的云计算服務和机器学習工具，可以帮助資料科学家、開發者和研究人员快速构建和部署自己的应用程式。它的易于使用的界面和API、靈活的GPU和CPU選项以及强大的工具和服務，使得Paperspace成為了一个備受歡迎的云计算服務商。

一家名叫 Paperspace 的云计算公司提供了一项名為 Gradient 的服務，為用户免費提供GPU資源，直接在云端運行 Jupyter Notebook，無需付費。该服務预装了多种主流机器学習框架如PyTorch、TensorFlow和Keras等，并且支持訓练、推理和部署，用户还可以在该服務上共享自己的專案。该訊息在 Reddit 上引起了超过 400 个的熱度，被許多人看作可以解决 Colab 的許多問题的替代品。

使用 Paperspace 的 Gradient 服務非常简單，只需使用 GitHub 账号注册即可。在服務页面中，用户可以運行 Jupyter Notebook、訓练模型，还可以部署專案。在 Gradient 提供的样本專案中，覆蓋了多种主流框架，用户可以从中選择一个專案，同时也可以選择一个免費的 GPU 資源来使用。一旦專案創建完毕，系統会自动開始運行该專案，用户可以随时停止或繼續使用。在免費服務中，每次最多可以運行6小时，但没有限制次數，斷開連接后仍可以繼續使用。

Paperspace 的 Gradient 服務不仅提供免費的计算資源，还提供了付費的 GPU 資源，价格并不貴。用户可以使用自己的 GitHub 账号授權，直接將该账号中的 repo 搬到 Gradient 中使用。除此之外，Gradient 还集成了多个公開資料集，用户也可以直接使用到自己的專案中。透過 Gradient，用户可以轻松地將自己的算法部署成API，使其能够直接使用。Gradient 还支持与 TensorFlow 集成，并可以轻松擴展以支持其他模型和資料，支持多實例部署，可以自动平衡负载，并為每个部署提供專用的安全端点 URL。用户可以透過 Gradient CLI、Web UI 或 API 来訪問，并可以透過客製化应用程式来訪問。

為什么不考慮使用Colab呢？面對这个問题直擊靈魂，一个高分回答者（@dkobran）给出了如下解釋：

有几个原因。首先，Colab使用Google Drive，虽然方便但速度很慢。例如，訓练集通常包含大量小文件，特别是圖像資料集。Colab需要逐个提取这些資料，这對于像MNIST这样的小資料集来說还可以，适合做一些玩具專案；但是，對于訓练更專業的模型，做更有趣的研究来說就不够了。其次，Notebook是完全持久的。如果使用Colab，每次打開Notebook都需要重新安装所有内容。第三，Colab的實例可能会在運行过程中關闭，導致之前的工作丢失，而Gradient可以保證運行完整个session。此外，Gradient支持在同一環境中添加更多存儲空间、添加高端專用GPU。訓练一个复雜的模型，例如訓练需要一两天时间且資料集有1TB的模型也完全可以。此外，Gradient还可以一键部署，將模型直接轉换為API，而Colab则做不到这一点。Gradient还提供了大量的机器学習模板，可以使用TensorFlow、PyTorch、MXNet、Chainer或CNTK等等。系統还收錄了許多公開資料集，可以直接用于專案中。

尽管这可能是官方答案，但确實擊中了許多网友柔软的内心：

回答得好。關闭Colab是史上最烦人的事情。(@kindnesd99) 如果一个目錄下有太多文件，Colab很容易超时，對圖像處理不太友好。(@zalamandagora) Colab甚至没有超时，直接在OSError 5等错誤上挂了。(@Exepony)

因此，你可以尝試使用Gradient。请訪問以下链接：

https://www.paperspace.com/console/gradient