Bild vom Autor
# Einführung
Ich bin mir sicher, dass Sie, wenn Sie wie ich GPU-arm sind, für Ihre Experimente auf Google Colab gestoßen sind. Es bietet Zugriff auf kostenlose GPUs und verfügt über eine sehr benutzerfreundliche Jupyter-Schnittstelle und erfordert keine Einrichtung, was es zu einer guten Wahl für erste Experimente macht. Aber wir können die Einschränkungen nicht leugnen. Sitzungen werden nach einem Zeitraum der Inaktivität getrennt, normalerweise 90 Minuten im Leerlauf oder maximal 12 bis 24 Stunden, selbst bei kostenpflichtigen Tarifen. Manchmal werden die Laufzeiten unerwartet zurückgesetzt, und es gibt auch eine Begrenzung der maximalen Ausführungsfenster. Dies führt zu großen Engpässen, insbesondere bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLMs), bei denen Sie möglicherweise eine Infrastruktur benötigen, die tagelang aktiv bleibt und ein gewisses Maß an Persistenz bietet.
Deshalb stelle ich Ihnen in diesem Artikel fünf praktische Alternativen zu Google Colab vor, die stabilere Laufzeiten bieten. Diese Plattformen bieten weniger Unterbrechungen und robustere Umgebungen für Ihre Knowledge-Science-Projekte.
# 1. Kaggle-Notizbücher
Kaggle-Notizbücher ähneln Colabs Geschwistern, wirken jedoch strukturierter und vorhersehbarer als Advert-hoc-Erkundungen. Sie gewähren Ihnen kostenlosen Zugriff auf GPUs und Tensor Processing Models (TPUs) mit einem wöchentlichen Kontingent – zum Beispiel etwa 30 Stunden GPU-Zeit und 20 Stunden TPU-Zeit – und jede Sitzung kann mehrere Stunden lang laufen, bevor sie stoppt. Sie erhalten außerdem ausreichend Speicherplatz und in der Umgebung sind die meisten gängigen Knowledge-Science-Bibliotheken bereits vorinstalliert, sodass Sie ohne großen Einrichtungsaufwand sofort mit dem Codieren beginnen können. Da Kaggle eng in seine öffentlichen Datensätze und Wettbewerbsworkflows integriert ist, eignet es sich besonders intestine für Benchmarking-Modelle, die Durchführung reproduzierbarer Experimente und die Teilnahme an Herausforderungen, bei denen Sie konsistente Laufzeiten und versionierte Notebooks benötigen.
// Hauptmerkmale
- Persistente Notizbücher, die an Datensätze und Versionen gebunden sind
- Kostenloser GPU- und TPU-Zugriff mit definierten Kontingenten
- Starke Integration mit öffentlichen Datensätzen und Wettbewerben
- Reproduzierbare Ausführungsumgebungen
- Versionierung für Notebooks und Ausgaben
# 2. AWS SageMaker Studio Lab
AWS SageMaker Studio Lab ist eine kostenlose, auf AWS basierende Pocket book-Umgebung, die sich stabiler anfühlt als viele andere On-line-Notebooks. Sie erhalten eine JupyterLab-Schnittstelle mit CPU- und GPU-Optionen und benötigen für den Einstieg weder ein AWS-Konto noch eine Kreditkarte, sodass Sie einfach mit Ihrer E-Mail-Adresse schnell loslegen können. Im Gegensatz zu Commonplace-Colab-Sitzungen bleiben Ihr Arbeitsbereich und Ihre Dateien aufgrund der dauerhaften Speicherung zwischen den Sitzungen erhalten, sodass Sie nicht jedes Mal, wenn Sie zu einem Projekt zurückkehren, alles neu laden müssen. Die Rechenzeit und der Speicher sind immer noch begrenzt, aber bei vielen Lernexperimenten oder wiederholbaren Arbeitsabläufen ist es einfacher, dorthin zurückzukehren und dort fortzufahren, wo Sie aufgehört haben, ohne dass Ihr Setup verloren geht. Es verfügt außerdem über eine gute GitHub-Integration, sodass Sie Ihre Notebooks und Datensätze bei Bedarf synchronisieren können. Da es auf der AWS-Infrastruktur läuft, treten im Vergleich zu kostenlosen Notebooks, die den Standing nicht beibehalten, weniger zufällige Verbindungsabbrüche auf.
// Hauptmerkmale
- Persistente Entwicklungsumgebungen
- JupyterLab-Schnittstelle mit weniger Verbindungsabbrüchen
- CPU- und GPU-Laufzeiten verfügbar
- Zuverlässigkeit der von AWS unterstützten Infrastruktur
- Bei Bedarf nahtloser Improve-Pfad auf die Vollversion von SageMaker
# 3. RunPod
RunPod ist eine auf GPU-Workloads basierende Cloud-Plattform, bei der Sie GPU-Instanzen stundenweise mieten und die Kontrolle über die gesamte Umgebung behalten, anstatt sie in kurzen Pocket book-Sitzungen wie bei Colab auszuführen. Sie können schnell einen dedizierten GPU-Pod einrichten und aus einer Vielzahl von Hardwareoptionen auswählen, von Mainstream-Karten bis hin zu Excessive-Finish-Beschleunigern, und Sie zahlen sekundengenau für das, was Sie nutzen. Dies kann kostengünstiger sein als große Cloud-Anbieter, wenn Sie nur reinen GPU-Zugriff für Coaching oder Inferenz benötigen. Im Gegensatz zu festen Pocket book-Laufzeiten, die die Verbindung trennen, bietet Ihnen RunPod persistente Rechenleistung, bis Sie sie stoppen. Dies macht es zu einer soliden Choice für längere Jobs, Trainings-LLMs oder Inferenzpipelines, die ununterbrochen ausgeführt werden können. Sie können Ihren eigenen Docker-Container mitbringen, SSH oder Jupyter verwenden und sogar Vorlagen einbinden, die für beliebte maschinelle Lernaufgaben vorkonfiguriert sind, sodass die Einrichtung ziemlich reibungslos verläuft, sobald Sie über die Grundlagen hinaus sind.
// Hauptmerkmale
- Permanente GPU-Instanzen ohne erzwungene Zeitüberschreitungen
- Unterstützung für SSH, Jupyter und Container-Workloads
- Große Auswahl an GPU-Optionen
- Ideally suited für Trainings- und Inferenzpipelines
- Einfache Skalierung ohne langfristige Verpflichtungen
# 4. Farbverlauf im Papierbereich
Farbverlauf im Papierbereich (jetzt Teil von DigitalOcean) erleichtert den Zugriff auf Cloud-GPUs und sorgt gleichzeitig für ein vertrautes Pocket book-Erlebnis. Sie können Jupyter-Notebooks starten, die von CPU- oder GPU-Instanzen unterstützt werden, und Sie erhalten dauerhaften Speicher, sodass Ihre Arbeit zwischen den Läufen erhalten bleibt. Das ist praktisch, wenn Sie zu einem Projekt zurückkehren möchten, ohne Ihre Umgebung jedes Mal neu erstellen zu müssen. Es gibt eine kostenlose Stufe, in der Sie einfache Notebooks mit kostenlosem GPU- oder CPU-Zugriff und ein paar Gigabyte Speicher ausrüsten können. Wenn Sie für die Professional- oder Progress-Pläne bezahlen, erhalten Sie mehr Speicher, schnellere GPUs und die Möglichkeit, mehr Notebooks gleichzeitig zu betreiben. Gradient bietet Ihnen außerdem Instruments zum Planen von Jobs, zum Verfolgen von Experimenten und zum Organisieren Ihrer Arbeit, sodass es sich eher wie eine Entwicklungsumgebung anfühlt als nur ein Notizbuchfenster. Da es auf persistente Projekte und eine übersichtliche Benutzeroberfläche ausgelegt ist, funktioniert es intestine, wenn Sie länger laufende Aufgaben, etwas mehr Kontrolle und einen reibungsloseren Übergang in Produktionsabläufe im Vergleich zu kurzlebigen Pocket book-Sitzungen wünschen.
// Hauptmerkmale
- Persistente Pocket book- und VM-basierte Workflows
- Jobplanung für Aufgaben mit langer Laufzeit
- Mehrere GPU-Konfigurationen
- Integrierte Experimentverfolgung
- Saubere Oberfläche zum Verwalten von Projekten
# 5. Deepnote
Deepnote fühlt sich anders an als Instruments wie Colab, weil es sich mehr auf die Zusammenarbeit als auf reine Datenverarbeitung konzentriert. Es ist für Groups konzipiert, sodass mehrere Personen ohne zusätzliche Einrichtung im selben Notizbuch arbeiten, Kommentare hinterlassen und Änderungen verfolgen können. In der Praxis ähnelt es Google Docs, nur dass es sich um Daten handelt. Es lässt sich auch problemlos mit Knowledge Warehouses und Datenbanken verbinden, was das Abrufen von Daten erheblich vereinfacht. Sie können grundlegende Dashboards oder interaktive Ausgaben direkt im Pocket book erstellen. Das kostenlose Kontingent deckt grundlegende Rechen- und Kollaborationsfunktionen ab, während kostenpflichtige Pläne Hintergrundläufe, Planung, einen längeren Verlauf und stärkere Maschinen hinzufügen. Da alles in der Cloud läuft, können Sie zurücktreten und später wiederkommen, ohne sich Gedanken über die lokale Einrichtung machen zu müssen oder Dinge, die nicht mehr synchron sind, zu befürchten.
// Hauptmerkmale
- Echtzeit-Zusammenarbeit auf Notebooks
- Persistente Ausführungsumgebungen
- Integrierte Versionskontrolle und Kommentare
- Starke Integrationen mit Knowledge Warehouses
- Ideally suited für teambasierte Analyse-Workflows
# Zusammenfassung
Wenn Sie reine GPU-Leistung und Jobs mit langer Laufzeit benötigen, sind Instruments wie RunPod oder Paperspace die bessere Wahl. Wenn Sie mehr Wert auf Stabilität, Struktur und vorhersehbares Verhalten legen, passen SageMaker Studio Lab oder Deepnote normalerweise besser. Es gibt keine einzelne beste Choice. Es kommt darauf an, was Ihnen am wichtigsten ist, sei es Rechenleistung, Persistenz, Zusammenarbeit oder Kosten.
Wenn Sie immer wieder an die Grenzen von Colab stoßen, geht es bei der Umstellung auf eine dieser Plattformen nicht nur um Komfort. Das spart Zeit, reduziert Frustration und ermöglicht es Ihnen, sich auf Ihre Arbeit zu konzentrieren, anstatt zusehen zu müssen, wie Sitzungen unterbrochen werden.
Kanwal Mehreen ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und ein technischer Redakteur mit einer großen Leidenschaft für Datenwissenschaft und die Schnittstelle zwischen KI und Medizin. Sie ist Mitautorin des E-Books „Maximizing Productiveness with ChatGPT“. Als Google Era Scholar 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Sie ist außerdem als Teradata Range in Tech Scholar, Mitacs Globalink Analysis Scholar und Harvard WeCode Scholar anerkannt. Kanwal ist ein leidenschaftlicher Verfechter von Veränderungen und hat FEMCodes gegründet, um Frauen in MINT-Bereichen zu stärken.