Google Colaboratory, veri bilimcileri ve makine öğrenimi bilimcileri için popüler bir platformdur, ancak sınırlamaları ve fiyatlandırması ihtiyaçlarınızı karşılamayabilir. Birçok alternatif, farklı veri bilimi ihtiyaçlarına ve senaryolarına hitap eden benzersiz özellikler ve yetenekler sunmaktadır.
En iyi Google Colab alternatiflerini görmek için aşağıdaki bağlantıları takip edin:
Matematik tabanlı makine öğrenimi ve veri bilimi için CoCalc
İşbirlikçi veri görselleştirmeleri için Deepnote
Veri bilimi yarışmalarından öğrenmek için Kaggle Notebook'ları
- Yıldırım Yapay Zekası
- Modal
- Kağıt Alanı Gradyanı
- RunPod
- Vast.ai
Satıcı | Ücretsiz sürüm | Fiyatlandırma |
|---|---|---|
Google Colab | ✅ | Kullanıcı başına aylık 11 dolardan başlayan fiyatlarla. |
Amazon SageMaker | Ücretsiz deneme (2 ay) | Kullandıkça öde |
CoCalc | ✅ | Kullandıkça öde |
Derin nota | ✅ | Editör başına aylık 39 dolardan başlayan fiyatlarla. |
JupyterLab | ✅ | Özgür |
Kaggle Defterleri | ✅ | Ücretsiz (haftada 30 saat) |
Yıldırım Yapay Zekası | ✅ | Ayda 15 ücretsiz Lightning kredisi; Pro sürümü ayda 50$'dan başlıyor. |
Modal | ✅ | Aylık 30$ ücretsiz kredi; sonrasında kullandıkça öde sistemi. |
Kağıt Alanı Gradyanı | ✅ | 6 saatlik oturumlar için ücretsiz sürüm; daha uzun çalışma süreleri ve daha hızlı GPU'lar için ücretli planlar. |
RunPod | ❌ | GPU'ya göre değişir |
Veri bilimciler neden bulut tabanlı platformları tercih ediyor?
Bulut tabanlı platformlar, veri bilimcilerinin karmaşık hesaplamalar ve veri analizi üzerinde çalışabileceği ölçeklenebilir ve esnek ortamlar sunar. Makine öğrenimi modellerini eğitmek için bilim insanlarının GPU ve CPU gibi güçlü donanımlara ihtiyacı vardır, ancak bu her zaman maliyet açısından verimli değildir.
Bu durumda, veri bilimciler güçlü bilgi işlem kaynaklarına, depolama alanına ve iş birliği araçlarına kolayca erişebildikleri için bulut platformuna geçiş popüler hale geliyor.
Sadece ücretsiz bulut GPU alternatifleriyle ilgilenip ilgilenmediğinize bakın.
Colab'a alternatif en iyi 10 platform hangileri?
Uygun GPU sağlayıcısını seçmek çeşitli kriterlere bağlıdır; bulut tabanlı veya yerel kurulum, yapay zeka asistanlarının kullanımı ve desteklenen programlama dilleri bunlardan bazılarıdır. Tablo 2'de, Google Colab'ın rakipleriyle karşılaştırmasını görebilirsiniz.
Ayrıca, kullanıcılar iş birliği içinde çalışıp çalışmadıklarını, veri görselleştirmelerine ihtiyaç duyup duymadıklarını ve matematiksel özelliklere ihtiyaç duyup duymadıklarını da göz önünde bulundurmalıdır. Ürünler bu alanlarda büyük farklılıklar göstermektedir. Aşağıda, deneyimlerimiz ve önerilerimiz hakkında bilgi edinebilirsiniz:
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker, veri bilimcilerine makine öğrenimi modelleri oluşturma, eğitme ve dağıtma olanağı sağlayan, tamamen yönetilen bir hizmettir.
Tek tıkla eğitim ve dağıtım, yerleşik makine öğrenimi algoritmaları ve ölçeklenebilirlik sunuyor.
SageMaker, altyapı konusunda endişelenmeden makine öğreniminin gücünden yararlanmak isteyen kullanıcılar için idealdir.
Kaggle Defterleri
Kaggle, veri bilimcileri vemakine öğrenimi meraklıları için iş birliğine dayalı bir ortam sunan bir platformdur.
Çok sayıda veri seti, çekirdek ve not defterine erişim sağlar ve birden fazla programlama dilini destekler.
Kaggle, veri bilimi yarışmalarına katılmak, başkalarından öğrenmek ve becerilerini sergilemek isteyen kullanıcılar için ideal bir platformdur.
Kağıt Alanı Gradyanı
Paperspace Gradient, makine öğrenimi için özel olarak geliştirilmiş, hem notebook ortamları hem de uçtan uca MLOps yetenekleri sunan bir bulut platformudur.
- Ücretsiz kademeden (M4000, RTX4000) zorlu iş yükleri için A100 serisine kadar çeşitli GPU'lara erişim sağlar.
- Gradient, önceden yapılandırılmış makine öğrenimi ortamları, tek tıklamayla dağıtım ve iş akışı otomasyonu içerir.
- Paperspace, Colab'ın ücretsiz sürümünün sunduğundan daha güçlü GPU'lara ihtiyaç duyan kullanıcılar için idealdir; saatlik fiyatlandırması basittir ve beklenmedik bağlantı kesintileri yaşanmaz.
Yıldırım Yapay Zekası
Lightning AI, PyTorch Lightning'in arkasındaki ekip tarafından geliştirilen ve makine öğrenimi geliştirme yaşam döngüsünü kolaylaştırmak için tasarlanmış bir geliştirme platformudur.
- Lightning Studios'u sunuyor. Bu, yerel geliştirme ortamı hissi veren, GPU erişimine sahip bulut tabanlı bir geliştirme ortamıdır.
- PyTorch Lightning çerçevesiyle sıkı entegrasyon, eğitimi dizüstü bilgisayardan buluta ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.
- Lightning AI, halihazırda PyTorch Lightning kullanan ekipler veya yerel prototipleme ile bulut tabanlı eğitim arasında daha sorunsuz bir geçiş isteyenler için idealdir.
Modal
Modal, altyapı yönetimi gerektirmeden bulut GPU'larında Python kodu çalıştırmanıza olanak tanıyan sunucusuz bir bilgi işlem platformudur.
- Saniye başına ödeme, kodunuz gerçekten çalışırken ödeme yapacağınız anlamına gelir; boşta geçen süre için ücret alınmaz.
- T4'ten A100/H100'e kadar GPU'ları destekler, hızlı soğuk başlatma ve kolay paralelleştirme imkanı sunar.
- Modal, not defterleri kurmak veya ortamları yönetmek zorunda kalmadan eğitim işleri veya toplu çıkarım işlemleri çalıştırmak isteyen kullanıcılar için idealdir.
RunPod
RunPod, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre GPU kiralayabilecekleri bir GPU pazar yeridir.
- Fiyatlandırma, benzer donanımlar için genellikle büyük bulut sağlayıcılarından 3-5 kat daha ucuzdur.
- İsteğe bağlı ve kesintiye uğratılabilir örnekler sunar.
- Özellikle uzun antrenman koşuları için, güvenilirlik ve destekten biraz ödün vererek önemli ölçüde tasarruf sağlamaya istekli, maliyet bilinci yüksek kullanıcılar için idealdir.
Vast.ai
Vast.ai, kullanıcıları veri merkezlerinden ve bireysel sağlayıcılardan kullanılmayan işlem gücüyle buluşturan bir GPU pazar yeridir.
Derin nota
Deepnote, kod düzenleyici ve hesaplama ortamını birleştiren, işbirlikçi bir veri bilimi platformudur.
Kullanımı kolay bir arayüzle gerçek zamanlı iş birliği ve özelleştirilebilir ortamlar sunar.
Kullanıcılar kolayca veri görselleştirmeleri oluşturabilirler.
Yapay zekâ asistanı sağlar.
Deepnote, özellikle veri görselleştirmeye ihtiyaç duyan ekipler için işbirliğine dayalı çalışma için idealdir.
CoCalc
CoCalc, hesaplamalı matematik için web tabanlı bir bulut bilişim ve ders yönetim platformudur.
Gerçek zamanlı iş birliği, entegre hesaplama araçları ve ders yönetimi özellikleri sunmaktadır.
Jupyter, SageMath, LaTeX ve işbirlikçi bir Linux terminalinin kullanımıyla, projelerde işbirliği yapmak ve birbirlerinden öğrenmek isteyen akademisyenler, öğrenciler ve araştırmacılar için uygundur.
Kullanıcılar yapay zeka destekli asistanlardan yararlanmak isterlerse, ücretsiz ve ücretli seçenekleri bulunan ChatGPT, Gemini ve Mistral gibi çeşitli öğrenme yönetim platformları arasından seçim yapabilirler.
JupyterLab
JupyterLab, Project Jupyter için yeni nesil web tabanlı bir arayüzdür. Açık kaynaklı bir platformdur.
JupyterLab, veri bilimi ve makine öğrenimi için yüksek düzeyde özelleştirilebilir ve genişletilebilir bir platform isteyen kullanıcılar için uygundur.
JupyterLab yerel sisteminizi kullandığı için kendi donanımınızı kullanacaksınız; bu nedenle daha güçlü GPU'lara alternatif arıyorsanız en iyi seçenek değildir.
SSS'ler
Bir Colab alternatifi seçerken, özel ihtiyaçlarınızı ve gereksinimlerinizi göz önünde bulundurun. Üzerinde çalışmak istediğiniz proje türlerini, karmaşıklık düzeyini ve ihtiyaç duyduğunuz kaynakları düşünün.
Her platformun özelliklerini ve yeteneklerini değerlendirin ve veri bilimi deneyiminize ve hedeflerinize en uygun olanı seçin.
Eğer bir ekiple çalışıyorsanız, verimliliği artırmak, iş akışlarını kolaylaştırmak ve ekibinizin veri odaklı projelerinde başarıya ulaşmak isteyen veri bilimi ekipleri için uygun olanları göz önünde bulundurun.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.