Видеокарты бесплатно?⁠⁠

Предположим, ваша карточка совсем старая или еще хуже встроенная, а на новую отдавать условные 60-80 тысяч совсем не хочется? Тогда уж лучше воспользоваться облачными GPU. Мы составили для вас подборку сервисов, где вы сможете обучить вашу модель при помощи чужого железа.

Google.Collab

Самый популярный вариант, причем мощности предоставляют они неплохие: TPU (процессоры на тензорных ядрах) и GPU. В сервисе уже предустановлены библиотеки NumPy, Pandas, TensorFlow... А еще безусловный плюс — он совместим с Jupyter.

Правда… за предоставление приоритетного доступа к TPU и  увеличения объема памяти в два раза придется платить 10 долларов в месяц, но и бесплатных лимитов на старте вполне хватит.

Kernels

Сервис предоставляет онлайн-среду для программирования на серверах Kaggle. Можно работать в Jupyter, писать Python-скрипты. GPU бесплатно, но мощности ограничены, причем в большей мере, если сравнивать с Google.Collab. Кстати, совсем недавно Kaggle получил интеграцию с Keras.

DeepNote

Интеграция с GitHub, масштабирование вычислительных ресурсов (в зависимости от проектов сервис подбирает мощность GPU), есть свой ИИ-помощник, поддержка Jupyter. А еще платформа поддерживает не только Python, но и SQL-запросы для работы с базами данных.

Еще можем посоветовать: AWS SageMaker, GCP, Notebools, Azure Notebooks.

В любом случае, работа в облаке — наилучший вариант для тех, кто не готов ставить огромные фермы из новеньких видеокарт, а комфортно позаниматься ML/DL хочется. 1000 рублей за подписку Google.Collab точно не сравнится с покупкой с флагманской видеокартой c ценой в 80 раз больше)