12個小時的 CPU 計算時間、4小時的 GPU 計算時間，以及15GB的存儲空間
時間：2022-03-03 16:08:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-03-03 16:08:01 來源：行業(yè)動態(tài)
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這樣的配置縱觀整個行業(yè)，確實到位。
要知道，在使用 Pandas 或 XGBoost 進行經(jīng)典 ML 算法訓練的數(shù)據(jù)預(yù)處理時，12小時 CPU 時間基本足夠。對于深度學習訓練，也可選擇 GPU 后端獲得4小時計算時間，足以在較小的數(shù)據(jù)集上進行訓練或微調(diào)模型。
換句話說，對初學者階段 AI 模型，拿著上述資源基本都能免費訓練完成。
同時，當下最流行的機器學習工具、框架和庫也被預(yù)先打包進去，提供給注冊者，能自定義 Conda 環(huán)境，也可安裝開源的 JupyterLab 和 Jupyter Server 擴展。上述實驗環(huán)境與 GitHub 緊密集成，使得創(chuàng)建的項目能夠被輕松地復制和保存。
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