Es gibt keine unbegrenzten kostenlosen Dienste *, aber einige haben Startguthaben oder kostenlose Angebote bei der erstmaligen Anmeldung. Hier sind einige Vorschläge:
AWS: Wenn speziell vertieftes Lernen in einem großen Datenbestand möglich ist, ist AWS wahrscheinlich nicht verfügbar. Das kostenlose Angebot deckt nicht alle Computer ab, die über genügend Rechenleistung verfügen, um vertieftes Lernen zu ermöglichen.
Möglicherweise ist das Startguthaben für Google Cloud ausreichend, um ein wenig zu lernen (für möglicherweise ein paar Wochen), obwohl es Anmelde- und Steuerbeschränkungen gibt.
Azure verfügt über eine kostenlose Stufe mit eingeschränkten Verarbeitungs- und Speicheroptionen.
Die meisten kostenlosen Angebote scheinen dem "Freemium" -Modell zu folgen - bieten Ihnen einen eingeschränkten Service, den Sie erlernen können und den Sie vielleicht mögen. Allerdings nicht genug, um es intensiv zu nutzen (z. B. um einen Bilderkenner oder ein NLP-Modell von Grund auf zu trainieren), es sei denn, Sie sind bereit zu zahlen.
Der beste Rat ist, ein bestes Einstiegsangebot und den besten Preis zu finden. Eine Überprüfung von Diensten ist hier nicht geeignet, da sie schnell veraltet ist und Stack Exchange nicht gut nutzt. Auf Quora und anderen Websites finden Sie ähnliche Fragen. Am besten führen Sie eine Websuche nach "Cloud-Computing-Diensten für vertiefendes Lernen" oder ähnlichem durch und nehmen sich Zeit, um Notizen zu vergleichen. In letzter Zeit sind einige spezielle Deep-Learning-Dienste wie Nimbix oder FloydHub aufgetaucht , und es gibt auch die großen Player wie Azure, AWS und Google Cloud.
Sie werden nichts völlig kostenlos und unbelastet vorfinden. Wenn Sie dies routinemäßig tun und Zeit für den Bau und die Wartung von Hardware haben möchten, ist es auf lange Sicht günstiger, Ihre eigene Ausrüstung zu kaufen - zumindest auf persönlicher Ebene.
Wenn Sie entscheiden möchten, ob Sie für eine Cloud bezahlen oder eine eigene Cloud erstellen möchten, sollten Sie einen typischen Preis für eine Cloud-Maschine, die für Deep Learning geeignet ist, für etwa 1 USD pro Stunde in Betracht ziehen Finden Sie eine Spezifikation, die zu Ihrem Problem passt. Für die Speicherung und Datenübertragung können zusätzliche Gebühren anfallen. Vergleichen Sie das mit vorgefertigten Deep-Learning-Maschinen ab 2000 US-Dollar oder bauen Sie Ihre eigenen für 1000 US-Dollar - solche Maschinen sind möglicherweise nicht zu 100% vergleichbar, aber wenn Sie selbst arbeiten, wird der Amortisationszeitpunkt nach nur wenigen liegen Monate verwenden. Vergessen Sie nicht die Stromkosten - eine leistungsstarke Maschine kann bei starker Beanspruchung 0,5 kW verbrauchen, was mehr ergibt, als Sie vielleicht erwarten.
Die Vorteile von Cloud Computing sind, dass jemand anderes die Wartungsarbeiten durchführt und das Risiko eines Hardwareausfalls übernimmt. Dies sind wertvolle Dienstleistungen zu einem angemessenen Preis.
* Siehe jedoch Jay Speidalls Antwort zu Googles colab-Dienst, der anscheinend kostenlos zu verwenden ist, jedoch möglicherweise einige Einschränkungen in Bezug auf die Nutzungsbedingungen aufweist, die Sie möglicherweise betreffen (zum Beispiel bezweifle ich, dass Sie die Content-Produktion von Deep Dream oder Style Transfer durchführen können) darauf)