где дешево разместить небольшой API машинного обучения на GPU

Я пытаюсь создать несколько новых веб-API, которые сильно выиграют от обработки GPU для завершенных/обученных моделей машинного обучения. Я хотел бы сделать это общедоступной конечной точкой. Однако я не знаю, где реально разместить API хобби-проекта по машинному обучению? Если есть лучший способ (например, использовать GPU только при обработке запроса API, который будет нечастым), я Я также открыт для этого.

Цены на AWS https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/

Самый дешевый, который я вижу, составляет 0,50 доллара в час, что составляет около 350 долларов в месяц.

Цены на Google Cloud https://cloud.google.com/compute/gpus-pricing

Самый дешевый, который я вижу, составляет 180 долларов в месяц.

Обширные цены на ИИ https://vast.ai/console/create/

Самый дешевый, который я нашел, составляет 0,077 доллара в час, что составляет 56 долларов в месяц.

И я нашел этот пост quora https://www.quora.com/Which-cloud-hosting-provides-GPU-servers-at-the-lowest-cost, который указал мне на https://www.paperspace.com/ценообразование, которое стоит 8 долларов в месяц, но я не уверен, что это действительно серверный хостинг.


hosting machine-learning gpu cloud-hosting
person Kevin Danikowski    schedule 06.11.2020    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Проверьте VPS Smart. Я думаю, что это один из лучших вариантов для небольших проектов. Это начиная с $ 45,00.

person miador    schedule 05.12.2020

arrow_upward
0
arrow_downward

Есть разные возможности:

  • Google Colab: это бесплатное приложение, включающее блокнот Jupyter с удобным пользовательским интерфейсом. Он интегрирован с Google Диском и GitHub. И вы можете сотрудничать в этом. Доступны как GPU, так и TPU.
  • GoogleCloud: более мощный и настраиваемый, чем Google Colab. Доступны GPU и TPU.
  • Выгружаемые экземпляры в GoogleCloud. Выгружаемые виртуальные машины предлагают те же типы машин и параметры, что и обычные вычислительные экземпляры. длится до 24 часов. Они подходят для большинства учебных задач. Это может снизить ваши затраты на Compute Engine до 80% по сравнению с обычным GoogleCloud!
  • AWS EC2: даже если конфигурация не самая простая, точечные экземпляры позволяют сэкономить до 90 % по сравнению с ценами по запросу.

Обновлять:

  • Vast.ai: совместное использование GPU на рынке
  • Paperspace также предлагает бесплатное предложение для любителей с 5 ГБ постоянного хранилища и 6 часов работы. Доступны и другие планы (8 долларов США в месяц за постоянное хранилище объемом 200 ГБ). Почасовая оплата за вычисления доступна здесь (GPU: 0,5- 2,9 $/час для большинства графических процессоров)
person François B.    schedule 29.11.2020
comment
хотя я ценю ответ, я уже говорил об облаке Google и AWS и отметил, что они особенно дороги и не входят в стоимость хобби-проекта. - person Kevin Danikowski; 29.11.2020
comment
Я нашел несколько других предложений. У вас есть представление о целевой цене, которую вы ищете? Сколько часов в месяц вы планируете? - person François B.; 29.11.2020
comment
отличный вопрос, я думаю, что для хобби-проектов это может занять около 10-100 операций в день, а для хобби я бы сказал, что 50 баксов в месяц - это приблизительная цель. Если это невозможно, то так тому и быть, но это грубая идея, которую я имею для хобби - person Kevin Danikowski; 29.11.2020
comment
Почему бы просто не ограничить количество операций в соответствии с вашим бюджетом? - person Liam Pieri; 05.12.2020