Недавно я работал над алгоритмами машинного обучения, особенно над глубоким обучением. Это действительно успешный метод решения нерешенных проблем в информатике. Я считаю, что в ближайшие дни мы еще поговорим о «глубоком обучении».

Нет сомнений в том, что глубокое обучение и нейронные сети эффективны для решения проблем, но есть некоторые проблемы, когда вы пытаетесь подогнать модель глубокого обучения к стеку данных. Одна из них - это вычислительная мощность, которую обычно обеспечивают графические процессоры.

Поиск графического процессора для тестирования нейронной сети - болезненный процесс, особенно если вы новичок или студент :) Студентам, как и мне, стоит дорого покупать графические процессоры;) С другой стороны, некому было отдать мне его GPU за обучение и тестирование. Несмотря на все это, мне хотелось создавать нейронные сети, делать свертки, оптимизировать параметры. Что я должен делать? Я решил попробовать его в Интернете для начальных этапов обучения. Если бы я добился успеха, я бы купил графический процессор для решения реальных проблем. Так я и сделал;)

Есть много сервисов, которые вы можете использовать в качестве онлайн-провайдера GPU. Amazon EWS2, Google CoLab и другие… Но, по моему мнению, один из них отличается от других: Crestle. Давай поговорим, почему?

Почему Крестл?

Я большой поклонник DigitalOcean уже 5 лет. Я был учеником старшей школы, когда создал на нем свою первую каплю. До сегодняшнего дня я пробовал много облачных сервисов, но никто не может сравниться с DigitalOcean. Как и DigitalOcean, у Crestle очень простой пользовательский интерфейс и отсутствуют преувеличенные презентации.

Единственное, что вы можете сделать в интерфейсе, - это запустить ноутбук Jupyter с графическим процессором или без него. Так что это собственно то, что нам нужно :) Очень простое использование.

Функции

  • Графический процессор - NVIDIA Tesla K80.
  • Все научные библиотеки для машинного обучения и глубокого обучения предустановлены. Вы не будете тратить время на установку своей среды. Итак, это решение готово к обучению.
  • Длительные процессы никогда не прерываются.
  • Вы можете устанавливать новые пакеты, поддерживаются как Python 2, так и 3.
  • Вы можете сосредоточиться только на своей работе.

использование

После запуска Jupyter вы можете наслаждаться им :) Jupyter такой же, как и другие сервисы, ничем не отличается. Crestle дает вам домашний каталог для хранения всех ваших файлов. Здесь вы можете хранить все свои записные книжки. Поэтому некоторые учебные материалы по умолчанию включены в домашний каталог.

Crestle предоставляет вам терминальный доступ. Итак, вы можете загрузить свои удаленные наборы данных и получить доступ к своей системе управления версиями, например, git.

Пока вы не остановите Jupyter, будет взиматься каждая секунда, и вы сможете увидеть использование на странице выставления счетов.

Ценообразование

Цены различаются в зависимости от того, используете ли вы графический процессор или нет. Использование графического процессора составляет 0,59 доллара США в час, а использование ЦП 0,059 доллара США в час. Использование как графического процессора, так и процессора оплачивается посекундно. Если вы хотите попробовать Crestle, первый час - подарок :)

Хранилище также оплачивается как ГБ в день. Использование диска 1 ГБ составляет 0,014 доллара США в день. Рассчитывается только размер вашего домашнего каталога, и первый 1 ГБ свободен. Таким образом, вы ничего не платите за хранилище до 1 ГБ. Вы можете найти подробности на странице часто задаваемых вопросов.

Вывод

Crestle - это простой и легкий инструмент для тестирования нейронных сетей. Это не подходит для профессионального использования, но достаточно для начала глубокого обучения. Пока вы не получите графический процессор высокого уровня, он справится с вами.