資訊專欄INFORMATION COLUMN
以下是一些適合個(gè)人使用的AI訓(xùn)練云算力平臺(tái)的推薦：
Compshare：更適合國(guó)內(nèi)用戶使用的，高性價(jià)比云算力平臺(tái)，低至1元/小時(shí)起。高性能AI算力資源，提供T4/V100S/2080Ti/3090/P40等多種配置GPU，預(yù)裝TensorFlow、Pytorch、CUDA等算法框架，開(kāi)機(jī)即用。
Amazon EC2：亞馬遜的彈性計(jì)算云服務(wù)提供了各種實(shí)例類型，包括GPU實(shí)例，適用于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。你可以根據(jù)需要選擇不同的實(shí)例配置，并根據(jù)實(shí)際使用情況按小時(shí)計(jì)費(fèi)。
Google Cloud AI Platform：谷歌云的AI平臺(tái)提供了強(qiáng)大的計(jì)算資源和工具，用于訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它支持使用TensorFlow、PyTorch等流行的深度學(xué)習(xí)框架，并提供了可擴(kuò)展的GPU和TPU實(shí)例。
Microsoft Azure Machine Learning：微軟Azure的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)提供了高性能的云計(jì)算資源和工具，用于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它支持多種框架和環(huán)境，并提供了自動(dòng)化調(diào)參、模型管道和協(xié)作功能。
FloydHub：FloydHub是一個(gè)專注于深度學(xué)習(xí)的云平臺(tái)，提供了易于使用的GPU和TPU實(shí)例，用于訓(xùn)練和部署模型。它具有集成的開(kāi)發(fā)環(huán)境和實(shí)驗(yàn)管理功能，使你能夠輕松追蹤和共享項(xiàng)目。
Paperspace：Paperspace提供高性能的云GPU實(shí)例，用于深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)。它提供了虛擬桌面環(huán)境和Jupyter筆記本等工具，方便你進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和實(shí)驗(yàn)。
這些平臺(tái)都具有不同的優(yōu)勢(shì)和定價(jià)模型，你可以根據(jù)自己的需求和預(yù)算選擇適合的平臺(tái)。此外，還有其他一些平臺(tái)可供選擇，你可以進(jìn)一步研究和比較它們的特點(diǎn)，以找到最適合你個(gè)人使用的AI訓(xùn)練云算力平臺(tái)。
文章版權(quán)歸作者所有，未經(jīng)允許請(qǐng)勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為，您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明本文地址：http://specialneedsforspecialkids.com/yun/131027.html
摘要：進(jìn)過(guò)幾年的深耕細(xì)作，解決算力成本，閑置算力運(yùn)用的技術(shù)已經(jīng)成熟分散式云計(jì)算技術(shù)脫穎而出。這也為我們提供了一個(gè)思路，即年強(qiáng)襲的風(fēng)口是分散式云計(jì)算。分散式云計(jì)算即是區(qū)塊鏈技術(shù)可真正對(duì)廣大商業(yè)生態(tài)產(chǎn)生有利影響的關(guān)鍵。今年的全國(guó)人大會(huì)議上，關(guān)于政府工作的報(bào)告中提到：當(dāng)前，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)生動(dòng)力還不夠足，創(chuàng)新能力還不夠強(qiáng)，發(fā)展質(zhì)量和效益不夠高，一些企業(yè)特別是中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，民間投資增勢(shì)疲弱，部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)下行...
摘要：阿里妹導(dǎo)讀作為大神，賈揚(yáng)清讓人印象深刻的可能是他寫(xiě)的框架，那已經(jīng)是六年前的事了。經(jīng)過(guò)多年的沉淀，成為阿里新人的他，對(duì)人工智能又有何看法最近，賈揚(yáng)清在阿里內(nèi)部分享了他的思考與洞察，歡迎共同探討交流。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018868775); 阿里妹導(dǎo)讀：作為 AI 大神，賈揚(yáng)清讓人印象深刻的可能是他寫(xiě)的...
閱讀 283·2024-11-07 18:25
閱讀 130362·2024-02-01 10:43
閱讀 867·2024-01-31 14:58
閱讀 828·2024-01-31 14:54
閱讀 82766·2024-01-29 17:11
閱讀 3047·2024-01-25 14:55
閱讀 1985·2023-06-02 13:36
閱讀 3032·2023-05-23 10:26
