googlecolab算力

Ⅰ 實驗室沒有伺服器如何跑深度學習模型

實驗室沒有伺服器可以用Googlecolab跑深度學習模型。具體操作步驟如下：
1、創建colab文件：進入Google雲盤後，創建一個colab文件。第一次使用，會存在colab選項不顯示旦桐衫的情況，點擊關聯更多應用即輪手可。點擊colab選項後會跳轉到一個頁面，與jupyter基本一模一樣，可輸入代碼段，能連接伺服器，有文件目錄、colab文件名和使用選項。
2、配置colab環境：點擊修改後點擊筆記本設置就可以配置gpu了，硬體加速器選擇gpu，點擊連接即配置好環境，將Googledrive的雲空間連接起來，就有了drive文件夾，現在配置已經全部完成。
3、配置完成就可以使模腔用Googlecolab跑深度學習模型了，gpu是k80計算速度慢，可以再新建一個colab文件，兩三次就可以開到p100了。gpu用完的場景，需要1天時間恢復，可以再弄一個谷歌賬號重復上述操作。

Ⅱ codeocean怎麼查代碼

方法如下：
1、進入IEEE Code ocean先注冊賬戶。
2、注冊成功之後，登錄。
3、根據文章名查找代碼，點擊早譽Exlpore，在搜索欄輸入文章名（前提是作者共享了改文章的代碼，否則找不到），然後就出現一堆寶藏代碼，點擊左下角箭頭，然後代碼數據集都有啦。這個陸談段查找代碼的方法安利給大家。
codeocean又一個學術源碼網站，Codeocean是直接為文章託管代碼的網站，是文章發表時給的鏈侍臘接，所以這個網站的源碼非常新，找新的代碼可以上這個網站，並且這個網站託管的文章水平都比較高；因為這個網站提供的免費算力很少，對於羊毛黨來說基本用不起，好在它支持git功能，你完全可以把代碼git出去，到其他的平台（Google Colab或者網路AI studio）去測試代碼。

Ⅲ google colab gpu內存多大

你說到底是運存還是內存呢？如果是運存的話應該是6g。或者8g的都有。內存的話是128或者256。

Ⅳ AI換臉雲端colab訓練常見問題有哪些怎麼解決

colab的使用時長這個問題相信很多人都有過這樣的困擾！

其他的問題：

一、在你剪切你的視頻裡面的臉的時候需要你自己去檢查切臉的情況，直接點擊workspace下面的目錄查看文件就好，注意：刪除的照片是aligned裡面的照片 data下面的照片是全部的照片千萬不要動（很多人基本上不太在意這一點，出錯之後再去注意）

二、代碼最好一氣呵成，只要是運行到了組後的訓練階段就好，中鍵的步驟太多最容易出現錯誤。所以要確保自己的網路環境是穩定的，不要出現波動。只要是到了訓練的階段就會省事很多

三、國內的銀行卡是沒有辦法去支付Google的，這個時候你可以去辦理一張雙幣的信用卡，自己去直接付費。也可以直接上淘寶找這樣的代付的網店一般也就是七十多塊錢吧。還有一種方法也就是用蘋果手機的付費方式

Ⅳ Colab Pro+每月50刀的會員值不值有人做了個開箱測評

機器之心報道

編輯：陳萍、小舟

對於沒有 GPU 的小夥伴們來說，谷歌 Colab 是一個公認的「真香」神器，窮苦學生黨也能免費薅羊毛。

不過，使用的人多了，難免會出現不如意的情況，幾個小時就掉一次線、分配的 RAM 不足等問題隨之而來。然後 Colab 開啟了會員機制。

就在前幾天 Colab 搞了個會員 Colab Pro+，每月 50 刀、訓練 24 小時不掉線。除了這種堪稱至尊會員 Pro + 外，還有每月差不多 10 美元的 Colab Pro 超級會員。

據了解，Pro + 最大的特點是「後台執行」，關了瀏覽器還能運行那種。此外，Pro + 版的 GPU、內存和運行時長也將全面升級。

Pro + 究竟升級了什麼，谷歌在「常見問題解答」里寫得非常清楚。總結一下就是：

50 刀的價格屬實不菲，入手之前不如先看看別人怎麼說。一位名叫 Martin Henze 的開發者最近充了 Colab Pro + 會員，我們來看看 ta 的「開箱測評」。

事情是這樣的，Martin Henze 參加了 Kaggle 的比賽，用的是自己的筆記本電腦，對於小模型和小圖像來說自己的電腦也夠用，但要想在排行榜上打榜升級，就必須擴大模型和數據規模，這樣一來，電腦完全 hold 不住了。在 GPU 不夠用的情況下，Henze 決定使用 Google Colab 付費選項來解決。

Henze 表示自己以前只使用過免費版的 Colab，現在發現還有 2 個付費版：Colab Pro 和 Colab Pro+。與 Pro 相比，Pro+ 版本宣傳「優先訪問更快的 GPU」。這么看來 Pro + 多了一個優先順序，Pro 用戶接下來的使用體驗可能就沒那麼絲滑了。因此 Henze 萌生了測試 Pro + 的想法。

Henze 寫了一篇博客來介紹自己在 Colab Pro+ 中發現的功能，以及在 Kaggle 比賽中使用 Colab 的最佳方法。此外，文章最後還介紹了 Colab 的可替代方案。

Colab Pro + 的特性

至於 Colab 的 TPU 運行時以及並發 CPU 會話的數量，Henze 還沒進行測試。

一方面有優勢，與免費的 Colab 和 Kaggle 資源相比，Pro + 用戶能享受更高的連接穩定性，即使關閉計算機或瀏覽器標簽頁後，程序也能繼續執行，上限是 24 小時。另一方面也有一些限制，例如在時間緊迫的情裂中況下，一次只能進行 1 個會話，或者使用較慢的 P100 進行 2 個會話。

另外請注意，Colab FAQ 指出：為了防止有限的資源被少數用戶壟斷，Colab Pro 和 Pro + 中的資源優先考慮最近使用資源較少的用戶。因此，用戶似乎不太可能在一個月的時間里全天候使用 V100 GPU。對於這一點，作者也打算進行更多的實驗，也許會遇到這個限制。

將 Kaggle Notebook 移到 Colab 上

如果你在一周內已經超出了可以使用的（相當多的）Kaggle 資源，或者在短時間內需要更多的資源，將 Kaggle Notebook 移到 Colab 將是一個很好的選擇，在 Colab 上可以繼續訓練和實驗。但這一過程並不容易，需要面臨兩個挑戰：獲取數據、設置 notebook 環境。此外，Colab 放棄了許喚胡多標準的 Jupyter 快捷鍵，這種做法會增加用戶的工作量。

在 數據導入 Colab 方面：目前最好和最快的方法是通過 GCS_DS_PATH 復制數據，即谷歌雲存儲路徑。自 2017 年 Kaggle 被谷歌收購以來，其框架已被大量集成到谷歌的雲環境中。Kaggle 數據集和比賽數據都有雲存儲地址，可以從那裡將數據轉移到 Colab 上。

你可以通過在 Kaggle Notebook 中運行以下代和源攔碼來獲得 GCS_DS_PATH。將 seti-breakthrough-listen 替換為你自己的比賽（competition）或數據集的名稱：

在 Colab 中，你可以使用 gsutil 工具復制數據集，甚至是單個文件夾，就像這樣：

這比從 Google Drive 復制或通過 Kaggle API 下載來檢索數據的速度要快得多。當然，獲取數據也受到 24 小時運行時的限制。需要注意的是，會話斷開後數據就丟失了，需要在新的會話中重新設置。

在會話中創建的文件（例如經過訓練的模型權重或提交文件）或用戶安裝的自定義庫，也要受到類似的限制。Colab 安裝了常用的 Python 和深度學習工具，但都是舊版本。用戶可以通過 pip 進行更新：

需要注意兩件事：安裝後需要重新啟動才能導入新庫。不用擔心，重啟後數據仍然存在，但你需要確保留出足夠的磁碟空間來安裝。

將輸出保存在 Drive 上：最後要確保將實驗結果（經過訓練的權重、提交文件等）復制到 Google Drive 賬戶，以確保在運行時斷開連接卻不會丟失它們。當然你也可以手動下載，但自動復制相對更可靠。

可以像這樣在 Colab notebook 中使用 Drive：

然後復制文件，例如通過 Python 中的 os.system。

可供選擇的其他雲 GPU

除了 Colab 及其付費版以外，還有其他的雲 GPU 替代方案，或許它們可以提供更多的性能（也許能用上 A100），或許是更便宜、使用更靈活。除了大家所熟知的 GCP 和 AWS，還包括以下：

Paperspace Gradient ：G1 使用費用為每月 8 美元，並提供 GPU 和 6 小時運行時限制的免費版。除此之外，每小時花費 2.30 美元可以運行 V100。此外，G1 還能提供 200GB 的存儲空間和 5 個並行運行的 notebook。

JarvisCloud ：每小時 2.4 美元可使用 A100 GPU 。此外，JarvisCloud 還提供最新的 Pytorch、FastAI、Tensorflow 作為預安裝框架。存儲高達 500GB，每小時最高 7 美分。

Vast.ai ：是一個出租 GPU 的平台。你可以在此訪問 GCP、AWS 和 Paperspace 資源。不過價格差異很大，但有些看起來比具有相似可靠性的大公司便宜得多。

OracleCloud ：每小時支付約 3 美元可運行 V100，與 AWS 相當。此外， A100 也即將投入使用。

OHVcloud ：一家以價格優惠而聞名的法國供應商。每小時支付 1.7 美元就可以使用 1 塊 V100，並提供 400GB 的存儲空間。

當前市面上有很多雲 GPU 選擇，也許在這種良性競爭下，我們會看到價格的合理調整。

參考鏈接：https://heads0rtai1s.github.io/2021/08/24/colab-plus-kaggle-cloud-gpu/