Alternativen zu Google Colab | Alternativen zu Google Colab

Überblick

• Verstehen Sie, was Google Colab ist
• Holen Sie sich eine Liste der Top-Alternativen zu Google Colab
• Diese Liste ist keineswegs vollständig.. Fühlen Sie sich frei, mehr in den Kommentaren unten hinzuzufügen..

Einführung

Für alle, die Speicherprobleme haben oder sich kein System leisten können, das ihren Anforderungen an Data Science-Arbeiten entspricht, Google Colab war ein Segen.

Die Zusammenarbeit mit Colab hat mir so viele Wege eröffnet, die ich vorher für unmöglich gehalten habe. Wir haben nicht mehr die Einschränkung der schlechten Rechenleistung in unseren Maschinen. Und kostenlose GPUs stehen Ihnen zur Verfügung.

Aber, als Datenwissenschaftler, Es ist wichtig, alle verfügbaren Alternativen für ein bestimmtes Werkzeug zu kennen. Dann, In diesem Artikel, Wir werden einige der weit verbreiteten Alternativen zu Google Colab untersuchen.

Inhaltsverzeichnis

1- Was ist Google Collaboratory?

2- Alternativen zu Google Colab

• Amazon SageMaker
• CoCalc
• Kernel de Kaggle
• Bindemittel

3- Andere Alternativen

1- Was ist Google Collaboratory?

Google-Kollaboration o Google Colab ist eine kostenlose Jupyter Notebook-Umgebung. Es ist ein kostenloser Cloud-basierter Dienst von Google, das heißt du musst nichts bezahlen. Eines der besten Dinge an Colab ist, dass Sie nichts vorher installieren müssen. Eigentlich, viele der Data Science- und Machine Learning-Bibliotheken, wie Pdurchatmen, NumPy, Tensorflow, Schwer, OpenCV Sie sind mit Colab vorinstalliert.

Die von Ihnen erstellten Notizbücher werden in Ihrem Google Drive gespeichert. Deswegen, Colab nutzt auch die Kollaborationsfunktionen von Google Docs, wo Sie Ihren Laptop problemlos mit mehreren Personen teilen können und alle problemlos gleichzeitig am selben Laptop arbeiten können.

Google bietet auch die Verwendung einer kostenlosen NVIDIA Tesla K80 GPU. Wenn Sie Colab mit Google Drive verbinden, du wirst aufstehen 15 GB Speicherplatz zum Speichern Ihrer Datensätze. Sie können die Sitzung in einem interaktiven Colab-Notizbuch für 12 Std, was ist genug für einen anfänger. Google hat seine eigenen maßgeschneiderten Chips namens TPU.

Eine weitere Sache, die Sie beachten sollten, ist, dassDer Datensatz, den Sie in das Colab-Notizbuch hochladen, wird nach Beendigung der Sitzung gelöscht.

Aber trotzdem, kann auf Pro-Version upgraden, was dir angeblich Zugriff auf schnellere GPUs verschafft: NVIDIA TESLA T4 GPU oder P100, längere Laufzeiten von bis zu 24 Stunden und mehr RAM.

Mehr über Google Colab erfahren Sie im folgenden Artikel:

Alternativen zu Google Colab

Im nächsten Abschnitt, wir besprechen die 5 Beste Alternativen zu Google Colab.

1. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Es ist auch eine Cloud-basierte Plattform für maschinelles Lernen, die im November von Amazon entwickelt wurde 2017. Gehostete Jupyter-Notebooks, die keine Einrichtung erfordern. Aber es ist nicht kostenlos. Jawohl, müssen für ihre Dienste bezahlen, obwohl die Testversion kostenlos ist (in den ersten zwei Monaten).

“Die Nutzung von SageMaker Studio ist kostenlos, Sie zahlen nur für die AWS-Services, die Sie in Studio nutzen”.

Vorteile:

• Zusammen mit Deep-Learning-Frameworks wie Tensorflow, scikit lernen, PyTorch und XGBoost, die von Google Colab bereitgestellt werden, SageMaker bietet auch MXNet, Chainer und SparkML.
• Bietet die folgenden Funktionen: Amazon SageMaker Ground Truth, Amazon-verstärkte KI, Amazon SageMaker Studio-Notebooks, Vorverarbeitung, Amazon SageMaker-Experimente und mehr.

Nachteile:

• Wenn Sie Ihr Modell mit trainieren etwas eingebaut de SageMaker, Sie können es nicht außerhalb von SageMaker implementieren. Dies gilt auch für Googles AutoML, obwohl alle Modelle auf der ML-Engine trainiert wurden (einschließlich derer, die die TensorFlow-Hub Module) überall einsetzbar.
• Die automatische Hyperparameter-Optimierung funktioniert am besten in Colab, in Bezug auf produzierte Ergebnisse und Zeitaufwand.
• Sie erhalten neue Versionen von Tensorflow von SageMaker Wochen, nachdem Sie sie von Colab erhalten haben.

Hier ist das Handbuch zur Verwendung von SageMaker und seinen Funktionen.

2. CoCalc

CoCalc oder Collaborative Computing ist webbasiertes Cloud Computing (SaaS) und Verwaltungsplattform für Kurse in Computermathematik. Es ist Open-Source-Software, die von SageMath Inc. gehostet wird. Der Schöpfer und Hauptentwickler von CoCalc ist William Stein, ehemaliger Professor für Mathematik an der University of Washington. Zusammen mit dem Jupyter-Notizbuch, unterstützt die Bearbeitung von Sage-Arbeitsblättern und Latex Unterlagen.

Vorteile:

• Bietet Zusammenarbeit in Echtzeit, Das heißt, Sie können Ihr Notizbuch mit anderen teilen und alle können es gleichzeitig bearbeiten.
• Für den kostenlosen Plan von CoCalc, die sitzungen schließen nach 30 Minuten Inaktivität, obwohl sie bis zu halten können 24 Std, das ist doppelt so viel wie Colab bietet.
• Es verfügt über eine Verlaufsprotokollfunktion, die alle Ihre Änderungen am Laptop detailliert aufzeichnet und Ihnen ermöglicht, diese Änderungen mit einem intuitiven Schieberegler zu untersuchen..
• Sprachen angeboten: Python, Weise, R, Oktave und viele mehr.

Nachteile:

• Der Dienst ist nicht kostenlos. Aber trotzdem, Es gibt einen kostenlosen Plan, aber a Testprojekt mit gewissen Einschränkungen, speziell, Ihr Projekt läuft auf einer geringeren Hostingqualität und Sie haben keinen Internetzugang, um Daten von anderen Servern herunterzuladen.
• GPU ist nicht verfügbar, weder im kostenlosen Plan noch in der aktualisierten Version.

Sie können mit CoCalc beginnen von hier.

3. Kaggle-Kernel

Kaggle ist eine beliebte Plattform für Ihre Data-Science-Wettbewerbe, aber trotzdem, sie bieten auch an Getreide o Notebooks zur Durchführung aller Machine Learning- und Data Science-Aufgaben, unabhängig von Fähigkeiten. Kaggle Kernels ist eine kostenlose Plattform zum Ausführen von Jupyter-Notebooks im Browser. Sowohl Colab als auch Kaggle sind Produkte von Google und haben viele Gemeinsamkeiten.

Kaggle hat seine Kerne aktualisiert, um mehr Rechenleistung und Speicher zu haben. Datensatz 20 GB, 5 GB Speicherplatz, 9 Laufzeit Stunden und 4 CPU mit 16 GB RAM aus, wenn die GPU eingeschaltet ist, Es gibt 2 CPU-Kerne mit 13 GB RAM.

Vorteile:

• Kaggle bietet kostenlosen Zugriff auf NVIDIA TESLA P100 GPUs auf den Kernen. Dieser Benchmark zeigt, dass die Aktivierung einer GPU in Ihrem Kernel zu einer 12,5-fachen Beschleunigung beim Trainieren eines Deep-Learning-Modells führt.
• Unterstützt zwei der wichtigsten Sprachen im Bereich Data Science: R und Python.
• Die meisten Tastaturkürzel von Jupyter Notebook sind in Kaggle Kernels fast ähnlich, um es jemandem, der bei Jupyter Notebooks arbeitet, einfacher zu machen, bei Kaggle zu arbeiten.
• Kaggle hat eine großartige Community zu unterstützen, Data-Science-Fähigkeiten erlernen und validieren.

Nachteile:

• Allgemein, Kaggle hat eine Verzögerung beim Laufen und ist langsamer als Colab.
• Kaggle beschränkt die Kernel-Laufzeit im Allgemeinen auf 9 Std, mit Wartezeit danach 1 Zeit der Inaktivität.
  
• Ein großer Nachteil beider Plattformen ist, dass die Laptops nicht in anderen nützlichen Formaten heruntergeladen werden können.

4. Datei

Bindemittel wird angetrieben von BinderHub, Dies ist ein Open-Source-Tool, das den Binder-Dienst in der Cloud implementiert. Mit Binder können Sie benutzerdefinierte Computerumgebungen erstellen, die von vielen Remote-Benutzern gemeinsam genutzt und verwendet werden können. Ermöglicht die Eingabe der URL eines beliebigen öffentlichen Git-Repositorys und öffnet es in der nativen Jupyter Notebook-Benutzeroberfläche. Sie können jedes Notebook im Repository ausführen, obwohl die von Ihnen vorgenommenen Änderungen nicht im Repository gespeichert werden.

Dies kann nützlich sein, wenn Sie über ein vollständiges Repository von Jupyter Notebooks verfügen. Obwohl es eine Begrenzung der Benutzer von . gibt 100 Benutzer für ein Repository (was ist genug, Ich nehme an).

Vorteile:

• Unterstützte Sprachen: Python, R und Julia.
• Da es sich um ein Open Source Projekt handelt, ist gratis.
• Binder kann Ihre Notizbücher direkt von GitHub ausführen.

Nachteile:

• Die Zusammenarbeit mit anderen ist nicht verfügbar.
• Sessions schließen nach 20 Minuten Inaktivität, obwohl sie dauern können 12 Stunden oder mehr.
• Nicht geeignet für die Arbeit mit großen Datensätzen.

Andere Alternativen

Einige der anderen Alternativen, die ich in diesem Artikel nicht erwähnt habe, können sein::

1- Saturnwolke

2- IBM Datenplattform-Laptops

3- Datalore

Schau sie dir an.

Abschließende Anmerkungen

Der Zweck dieses Artikels war nur, eine Vorstellung von den möglichen Alternativen von Google Collaboratory zu geben, Die endgültige Entscheidung liegt bei Ihnen, welche Sie basierend auf Ihren Bedürfnissen bevorzugen. Ich hoffe, Sie erkunden all diese Plattformen und identifizieren die Vor- und Nachteile Ihrer Arbeit..

Lassen Sie mich auch wissen, welche Plattform Sie bevorzugen / verwenden und warum.

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