Existem serviços de nuvem gratuitos para treinar modelos de aprendizado de máquina?

Quero treinar um modelo profundo com uma grande quantidade de dados de treinamento, mas minha área de trabalho não tem esse poder para treinar um modelo tão profundo com esses dados abundantes.

Gostaria de saber se existem serviços de nuvem gratuitos que podem ser usados ​​para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

Eu também gostaria de saber se existe um serviço em nuvem, onde eu poderia acompanhar os resultados do treinamento, e o treinamento continuaria mesmo se eu não estiver conectado à nuvem.

Não há serviços gratuitos ilimitados *, mas alguns têm crédito inicial ou ofertas gratuitas na inscrição inicial. Aqui estão algumas sugestões até o momento:

• AWS: Se especificamente aprendizado profundo em um grande conjunto de dados, provavelmente a AWS está fora - sua oferta gratuita não cobre máquinas com poder de processamento suficiente para lidar com projetos de aprendizado profundo.

• Como o Google Cloud pode funcionar, a oferta de crédito inicial é boa o suficiente para um aprendizado profundo (talvez por algumas semanas), embora eles tenham restrições de inscrição e impostos.

• O Azure tem um nível gratuito com opções limitadas de processamento e armazenamento.

A maioria das ofertas gratuitas parece seguir o modelo "Freemium" - oferece serviços limitados que você pode aprender a usar e talvez gostar. No entanto, não é suficiente o uso pesado (por exemplo, para treinar um reconhecedor de imagens ou um modelo de PNL do zero), a menos que você esteja disposto a pagar.

Esse melhor conselho é procurar a melhor oferta inicial e o melhor preço. Uma revisão dos serviços não é adequada aqui, pois desatualiza-se rapidamente e não é um bom uso do Stack Exchange. Mas você pode encontrar perguntas semelhantes no Quora e em outros sites - sua melhor aposta é fazer uma pesquisa na web por "serviços de computação em nuvem para aprendizado profundo" ou similar e esperar passar algum tempo comparando notas. Alguns serviços especializados de aprendizado profundo surgiram recentemente, como Nimbix ou FloydHub , e também existem grandes players como Azure, AWS e Google Cloud.

Você não encontrará nada completamente gratuito e sem ônus, e se você quiser fazer isso rotineiramente e tiver tempo para criar e manter o hardware, será mais barato comprar seu próprio equipamento a longo prazo - pelo menos em nível pessoal.

Para decidir se paga pela nuvem ou constrói o seu próprio, considere um preço típico para uma máquina em nuvem adequada para realizar um aprendizado profundo em torno de US $ 1 por hora (embora os preços variem muito e vale a pena fazer compras, apenas para encontre uma especificação que corresponda ao seu problema). Pode haver taxas adicionais para armazenamento e transferência de dados. Compare isso com as máquinas de aprendizado profundo pré-construídas que custam US $ 2000 ou a construção de suas próprias por US $ 1000 - essas máquinas podem não ser 100% comparáveis, mas se você estiver trabalhando sozinho, o ponto de retorno será depois de apenas alguns meses de uso. Embora não se esqueça dos custos de eletricidade - uma máquina potente pode consumir 0,5 kW enquanto está sendo muito usada, portanto isso representa mais do que você poderia esperar.

As vantagens da computação em nuvem são que outra pessoa faz a manutenção e corre o risco de falha de hardware. Estes são serviços valiosos e com preços adequados.

* Mas veja a resposta de Jay Speidall sobre o serviço de colaboração do Google, que parece ser de uso gratuito, mas pode ter algumas limitações de T&C que podem afetá-lo (por exemplo, duvido que eles tenham prazer em executar a produção de conteúdo do Deep Dream ou Style Transfer nele)

Quero adicionar mais um recurso, o Google Colaboratory . É um notebook iPython na nuvem gratuito e oferece o uso gratuito de uma GPU. Ainda não tenho certeza das limitações exatas, mas parece que você recebe 12 horas de GPU por instância e pode fazer isso várias vezes por mês.

Isso parece um ótimo recurso para estudantes e outros não profissionais, especialmente para trabalhos menores que você pode executar em meio dia. Essencialmente, você economiza até US $ 10 por sessão de treinamento, o que é um recurso bastante significativo para a pesquisa de aprendizado de máquina na minha opinião. Eu realmente espero que não seja abusado.

• Confira Crestle . (Tempo de computação gratuito de uma hora na GPU)

• Colab do Google

• Floyd-hub

• Paperspace (não é gratuito, mas é fácil usar referências e ganhar 15 $ em tempo de computação ..)

• Azure (US $ 200)

• deepcognition.ai (2 horas em diferentes máquinas habilitadas para GPU)

• IBM Cloud

Para uma lista mais atualizada, você pode estrelar este repositório do github: GPUs em nuvem

Sim, com limitações. O Google Cloud Compute oferece US $ 300 em inscrição gratuita em crédito e o Microsoft Azure oferece US $ 200 (mas o tempo da GPU é um pouco mais barato, por isso é quase o mesmo).

Isso dá a você muito tempo de GPU e o ajuda a começar enquanto você avalia suas opções.

O Azure Machine Learning Studio da Microsoft possui uma camada "sempre gratuita", sujeita a certas limitações , incluindo

• 100 módulos por experiência (um "módulo" no Azure-speak é qualquer operação discreta, como "carregar dados" ou "modelo de trem", para que você possa fazer bastante com 100 deles)
• 10 GB de armazenamento
• 1 hora por experiência
• Nenhuma execução paralela em vários nós

O treinamento continuará sendo executado enquanto você não estiver conectado, para responder à sua segunda pergunta. Você pode configurar suas experiências através da interface da web ou na linha de comando .

O corpo da pergunta pergunta sobre aprendizado profundo, mas é a primeira pergunta que surge quando é pesquisado "serviço online gratuito para aprendizado de máquina".

Eu queria acrescentar que existem outros serviços gratuitos de ML online por aí também.

Sou o fundador de um desses serviços com um nível gratuito ( fml.ai ) executado na AWS / Google Cloud. Nossa interface do usuário foi projetada para ser intuitiva, auto-explicativa e usar a tecnologia interna e de código aberto com curadoria. Obviamente, existem limitações para o nível gratuito e, atualmente, apenas conjuntos de dados de até 100 MB são permitidos. Ainda assim, os usuários podem criar modelos e visualizar resultados gratuitamente.

Eu acredito que existem alguns outros por aí também ...

Parece que Intelpermite que os usuários usem sua IA DevCloudgratuitamente por trinta dias, eu acho. Aqui estão as instruções.