Non ci sono servizi gratuiti illimitati *, ma alcuni hanno credito iniziale o offerte gratuite al momento della registrazione iniziale. Ecco alcuni suggeriti fino ad oggi:
AWS: se specificamente l'apprendimento approfondito su un set di dati di grandi dimensioni, probabilmente AWS è disponibile: la loro offerta gratuita non copre le macchine con una potenza di elaborazione sufficiente per affrontare i progetti di apprendimento profondo.
Google Cloud potrebbe fare, l'offerta di credito iniziale è abbastanza buona per fare un po 'di apprendimento profondo (forse per un paio di settimane), anche se hanno restrizioni di iscrizione e fiscali.
Azure ha un livello gratuito con opzioni di elaborazione e archiviazione limitate.
La maggior parte delle offerte gratuite sembrano seguire il modello "Freemium": ti offrono un servizio limitato che puoi imparare a usare e forse come. Tuttavia, non è abbastanza per usarlo pesantemente (per esempio addestrando un riconoscitore di immagini o un modello NLP da zero) a meno che tu non sia disposto a pagare.
Questo miglior consiglio è di cercare la migliore offerta di partenza e il miglior prezzo. Una revisione dei servizi non è adatta qui, poiché si aggiornerà rapidamente e non sarà un buon uso di Stack Exchange. Ma puoi trovare domande simili su Quora e altri siti: la soluzione migliore è fare una ricerca sul web per "servizi di cloud computing per l'apprendimento profondo" o simili e aspettarti di passare un po 'di tempo a confrontare le note. Di recente sono comparsi alcuni servizi di deep learning specializzati come Nimbix o FloydHub , e ci sono anche grandi attori come Azure, AWS, Google Cloud.
Non troverai nulla di completamente gratuito e senza limiti, e se vuoi farlo regolarmente e avere il tempo di costruire e mantenere l'hardware, è più economico acquistare le tue apparecchiature a lungo termine - almeno a livello personale.
Per decidere se pagare per il cloud o crearne uno tuo, prendi in considerazione un prezzo tipico per un cloud machine adatto a eseguire l'apprendimento profondo a circa $ 1 all'ora (i prezzi tuttavia variano molto e vale la pena fare acquisti, se non altro per trova una specifica che corrisponda al tuo problema). Potrebbero essere applicati costi aggiuntivi per l'archiviazione e il trasferimento dei dati. Confrontalo con le macchine di apprendimento profondo pre-costruite che costano da $ 2000 o costruendo la tua per $ 1000 : tali macchine potrebbero non essere comparabili al 100%, ma se lavori da solo il punto di ammortamento sarà dopo solo alcuni mesi di utilizzo. Anche se non dimenticare i costi dell'elettricità: una macchina potente può assorbire 0,5kW pur essendo utilizzata pesantemente, quindi questo si aggiunge a più di quanto ti aspetti.
I vantaggi del cloud computing sono che qualcun altro esegue i lavori di manutenzione e si assume il rischio di guasti hardware. Questi sono servizi preziosi e valutati di conseguenza.
* Ma vedi la risposta di Jay Speidall sul servizio colab di Google, che sembra essere libero da usare, ma potrebbe avere alcune limitazioni di T&C che potrebbero interessarti (per esempio, dubito che saranno felici per te di eseguire la produzione di contenuti di Deep Dream o Style Transfer su di esso)