Бесплатные облачные платформы для машинного обучения


2019. Google представил облачный сервис AI Platform для создания ML-моделей


Google представила бета-версию сервиса AI Platform. Пользователю предлагается выбрать один из готовых алгоритмов обработки данных, либо обучить и развернуть собственную модель. Платформа объединяет множество существующих и новых продуктов, которые в совокупности предоставляют собой полный цикл разработки моделей. AI Platform включает алгоритмы для обработки и разметки данных. Большая часть сервисов - платные, но есть и бесплатные. Например, вы можете свободно использовать Kuberflow, AI Hub, notebooks и с ограничениями использовать облачное хранилище.


2018. Google добавил бесплатные TPU на Colaboratory


Google предоставил бесплатный доступ к своим тензорным процессорам (tensor processing unit, TPU) на облачной платформе для машинного обучения Colaboratory. Тензорный процессор — это специализированная интегральная схема (ASIC), разработанная Google для задач машинного обучения с использованием библиотеки TensorFlow. Colaboratory — это облачная платформа от Google для продвижения технологий машинного обучения. На ней можно получить бесплатно виртуальную машину с установленными популярными библиотеками TensorFlow, Keras, sklearn, pandas и т.п. Самое удобное, что на Colaboratory можно запускать ноутбуки, похожие на Jupyter. Ноутбуки сохраняются на Google Drive, можно их распространять и даже организовать совместную работу. Вот так выглядит ноутбук на Colaboratory


2017. Google запустил бесплатный playground для обучения нейросетей - Colaboratory


Google запустил сервис Colaboratory (или Colab), предназначенный для учебных и экспериментальных проектов обучения нейросетей на Python. Это бесплатный облачный сервис на основе Jupyter Notebook, который предоставляет всё необходимое для машинного обучения прямо в браузере, даёт бесплатный доступ к виртуальным машинам с GPU. В Colaboratory предустановлены Tensorflow, Keras и практически все необходимые для работы Python-библиотеки. Файлы Colaboratory представляют собой обычные .ipynb «ноутбуки» и хранятся в Гугл-диске. Конечно, у сервиса есть некоторые ограничения, поэтому вы не сможете использовать его для production (для этого есть Google Cloud Platform). Однако, вы можете загрузить свои данные на Colab, обучить нейросеть и сохранить ее для дальнейшего использования в своих приложениях или сервисах.