В современном мире специалистам по данным и инженерам по машинному обучению требуются мощные вычислительные ресурсы для обучения сложных моделей и анализа больших наборов данных. Однако не каждый может позволить себе покупать высокопроизводительное оборудование, и именно здесь на помощь приходят облачные платформы. Эти платформы предоставляют доступ к мощным процессорам и графическим процессорам, позволяя пользователям выполнять свои вычисления на удаленных серверах. В этом сообщении блога мы сравним и проанализируем некоторые из самых популярных облачных платформ, доступных специалистам по обработке и анализу данных и инженерам по машинному обучению, включая Intel Jupyter Lab, Amazon SageMaker, Kaggle, Paperspace, Binder и Google Colab. К концу этого поста вы будете лучше понимать, какая платформа лучше всего соответствует вашим потребностям, исходя из ее функций и возможностей.

Подпишитесь, чтобы быть в курсе последних новостей.

Intel Jupyter Lab. Intel Jupyter Lab — это облачная среда разработки, работающая на процессорах Intel Xeon и использующая набор инструментов OpenVINO для оптимизации производительности глубокого обучения. Он поддерживает различные языки программирования, включая Python и R, и предоставляет доступ к готовым моделям, примерам кода и учебным пособиям, чтобы помочь пользователям быстро приступить к работе. Intel Jupyter Lab предназначена для специалистов по данным, разработчиков и исследователей, которым нужна мощная вычислительная среда для приложений машинного обучения и глубокого обучения.

Amazon Sagemaker.Amazon Sagemaker — это полностью управляемая платформа машинного обучения, которая предоставляет разработчикам и специалистам по данным инструменты, необходимые для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в любом масштабе. Он предлагает ряд готовых алгоритмов и фреймворков, включая TensorFlow, PyTorch и Apache MXNet, а также поддержку пользовательского кода. Amazon Sagemaker также включает инструменты для подготовки, визуализации и мониторинга данных, что делает его комплексной платформой для сквозных рабочих процессов машинного обучения.

Kaggle. Kaggle — это управляемая сообществом платформа, которая предоставляет доступ к различным наборам данных, блокнотам кода и соревнованиям по машинному обучению. Он предлагает широкий спектр инструментов и ресурсов для специалистов по данным, в том числе доступ к мощным графическим процессорам для обучения моделей глубокого обучения, средам совместного кодирования и библиотеке готовых моделей машинного обучения. Kaggle используется исследователями данных и специалистами по машинному обучению по всему миру для изучения новых наборов данных, создания новых моделей и участия в соревнованиях по машинному обучению.

Paperspace. Paperspace — это облачная платформа искусственного интеллекта, которая предоставляет пользователям доступ к мощным экземплярам GPU, готовым моделям машинного обучения и ряду инструментов разработки. Он поддерживает различные языки программирования, включая Python, R и Julia, и предоставляет доступ к популярным средам глубокого обучения, таким как TensorFlow, PyTorch и Keras. Paperspace предназначен для специалистов по данным, инженеров по машинному обучению и исследователей, которым нужна мощная вычислительная среда для разработки и обучения моделей машинного обучения.

Binder. Binder — это бесплатная платформа с открытым исходным кодом для создания интерактивных блокнотов Jupyter и обмена ими. Он позволяет пользователям создавать собственные среды для запуска своего кода, включая поддержку популярных библиотек для обработки данных, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib. Binder предназначен для исследователей, специалистов по данным и преподавателей, которые хотят делиться своей работой и сотрудничать с другими в веб-среде.

Google Colab. Google Colab — это облачная среда разработки, предоставляющая пользователям доступ к мощным графическим процессорам для выполнения рабочих нагрузок машинного обучения. Он поддерживает различные языки программирования, включая Python, и предоставляет доступ к популярным средам глубокого обучения, таким как TensorFlow и PyTorch. Google Colab предназначен для специалистов по данным, специалистов по машинному обучению и исследователей, которые хотят экспериментировать с моделями глубокого обучения и сотрудничать с другими в облачной среде. Он предлагает как бесплатные, так и платные уровни, при этом платный уровень обеспечивает доступ к еще более мощному оборудованию для выполнения рабочих нагрузок машинного обучения.