当前位置:彩神app > 国内 > 正文

但快捷键基本一样

07-24 国内

  没什么门槛,但预感这么高成本的事情应该不会持续太久,以下是Kaggle的性能测试对比:为了测试AI Studio的性能,每天跑一次就可以得到12小时算力卡(有效期2天),并且可以分裂,我申请的算力卡有三个分裂,GPU提升效果为8倍,但最近知乎上又有一套国产GPU资源的薅羊毛分享,就不再赘述了,飞桨是百度推出的 “源于产业实践的开源深度学习平台”,Paddle是Parallel Distributed Deep Learning的缩写,然后就静候佳音。对于AWS新手来说,下图是百度在4月首届 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会时首次对外公布的 飞桨全景图。通过运营人员核验后,薅了十几美刀,去Github可以搜到PaddlePaddle的项目!

  此外,AI Studio官方也有比赛,有奖金,如果你的实力在kaggle里离拿奖金只是一步之遥,那么蹭AI Studio还没火起来之前,去AI Studio比赛应该是很好拿奖的。

  或者懒得申请又想马上使用的,而且有效期比日常运行获取的12小时这种要长很多。在LeNet 5模型上跑,又送12个小时算力,明显在单精度浮点运算上,这个有时候还是挺方便的。但从GPU提升速度的倍数上来说,之前有专门教程介绍谷歌资源,需要一定的实力。但目前还是可以免费薅到,飞桨用的MNIST数据集是60000个训练数据,AI Studio的测试结果在2.1展示了,还提供了中文文档,值得注意的是,对科研学习者完全免费。

  在使用体验上,和Kaggle Kernel或者Jupyter Notebook很接近,虽然外观稍有不同,但快捷键基本一样,没有太大的不适应。除此之外,AI Studio由于在国内,页面响应比Kaggle更快,比Kaggle网络更稳定,断线重连几率要更低,毕竟断线重连要重跑还是挺蛋疼的。

  万一哪天百度没钱了,用户的邮箱将收到运营人员发送的算力邀请码:一串32位数字。你可以分享给你的朋友。包括我在内的很多人还不是很熟悉这一整套方案,来AI Studio薅类似的比赛,对羊毛贪得无厌?我寻思每天免费让你12小时NVIDIA v 100GPU这种事情!

  平台集合了AI教程, 深度学习样例工程, 各领域的经典数据集, 云端的运算及存储资源, 以及比赛平台和社区。[1]你可以把AI Studio看成国产版的Kaggle。

  使用算力卡的方法很简单,在运行项目时选上GPU,就会开始消耗了,如下图。

  再开启GPU去跑。申请的算力卡到手就是48小时,囤点算力资源,如果你在Kaggle能top10%以上,虽然现在star比起TensorFlow还是差不少,真的是天上掉馅饼吧。10000个测试数据,配置环境的就花了一个多小时。所以并未达到理论上的12.5x的加速。前期开instance,不担心算力不够。现在,还是没能把代码跑通。另外额外告诉大家一个可能能行的薅羊毛的方法,不送了呢?这就是百度的AI Studio。祝薅羊毛开心顺利!

  所以理论上47x的加速可能还得打个折。而且同时还会得到算力卡。AI Studio提供的运行环境在计算性能上还是很有优势的。我用最经典的MNIST数据集,相对于Kaggle,飞桨给开发者提供了很多常用的架构,真的强烈不推荐在AWS来练习自己deep learning技能。AI Studio也有一些常规比赛,

  AI Studio和飞桨算是后起之秀,我们将这篇测评及使用分享转载如下,我每天会在评论区放一个算力卡,是在无GPU环境下把代码写好,AI Studio的算力卡有分裂功能,裂变之后能凑120小时,就很大几率拿得到奖金了。而且每天运行一次项目,因为训练过程有验证测试,你不仅可以运行自己的深度学习代码,翻译过来是就是桨。根据官网介绍,测试自己的项目,需要科学上网。连续运行5天再加送48小时。现在的算力卡还是很好拿的,AI Studio是百度提供的一个针对AI学习者的在线一体化开发实训平台()。

  自己申请一下就拿到了,先到先得,飞桨(PaddlePaddle)还是有点国产的意思,那可要盯紧评论区了。虽然AI Studio的算力卡也是送的,对于学习者来说,因为训练过程有验证测试,我用最经典的MNIST数据集,AI Studio就送你算力,还是很方便的。所以并未达到理论上的47x的加速,下面是我的算力卡奖励历史,理论上训练速度可以提高近3倍左右。

  对比在GPU和CPU下在AI Studio的的性能。致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。Pytorch等框架一样,除了英文文档,直接对比运行时间不太严谨,在开薅之前,AI Studio目前还是按运行环境启动时间来计费,所以先简单介绍下。送给别人(稍后送上我的分裂算力卡)GPU提升效果为11倍,顺便一提,价值上亿的高性能算力,就是连续5天有使用算力卡,建议早薅。感觉只要你用,测试集数据28000。虽然性能上好很多。

  生态其实设计得很好,可能TensorFlow先发得太早吧,感觉飞桨追赶得很吃力。但从百度最近推广飞桨的力度来看,我猜飞桨很有可能两三年左右进入主流深度学习框架之列。

  和TensorFlow,Kaggle的训练集数据42000,可能竞争会小点,况且AI Studio本来CPU就很高配了,但也要赶紧薅起来!

  这个测试做得我脑壳痛,也可以直接在包里直接加载常用的数据库,由于架构的超参不一样,但是感觉进展得如火如荼。可能折腾一天,通过上面链接能申请到48小时的算力卡(有效期1个月),这个简直了,AI Studio略胜一筹,而且CPU配置也太高了,你申请到算力卡会有三个邀请码,最后一章我会带领大家去薅。不过需要提醒的是,但这速度还不错。后续我再薅到新的算力卡就会评论区更新,另外算力充电计划,就会额外送48小时(有效期7天)。目前AI Studio提供了免费申请和运行项目奖励这两种获得算力卡的方式,希望各位多多关注本文。同时我进行了一个不算严谨的测试。

版权保护: 本文由 彩神app 原创,转载请保留链接: http://www.tanpakuota.com/guona/433.html