NK
Для экспериментов дешевле будет в амазоне виртуалки с гпу взять
>для экспериментов
А для промышленного использования будет дешевле покупать процессорное время?
А для промышленного использования будет дешевле покупать процессорное время?
Size: a a a
2017 April 29
SK
Если нагрузка постоянная, то лучше брать dedicated, или покупать свое и ставить на colocation, намного дешевле обойдется
N
либо нанимать мощности у блокчейн проектов) sonm, golem
SK
Если нагрузка в виде "понадобилось дохрена на пару дней в начале года, теперь столько не нужно" - то клауды самое то
SK
Вот пример.
https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p2/
Надо тебе 16 тесла к80 на пару часов - заплатишь 30 баксов. С стоимостью компа несравнимо
https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p2/
Надо тебе 16 тесла к80 на пару часов - заплатишь 30 баксов. С стоимостью компа несравнимо
SK
Конечно нужно еще подготовить заранее автонастройку всего этого, чтобы не терять лишнее время, ковыряя руками, какое-то время уйдет на заливку и получение результатов, но набросать несложные скрипты на это не такая уж проблема
SK
Не надо на стадии экспериментов вовсю вкладываться короче :-)
NK
Конечно нужно еще подготовить заранее автонастройку всего этого, чтобы не терять лишнее время, ковыряя руками, какое-то время уйдет на заливку и получение результатов, но набросать несложные скрипты на это не такая уж проблема
Я хочу обучиться диплернингу и прочей датасаенс, но у меня ноутбук вместо компьютера.
Просто вроде бабло есть на мощный компуктор. И поначалу хотел сразу купить
Но выходит что лучше сначала покупать серверное время у амазона
Просто вроде бабло есть на мощный компуктор. И поначалу хотел сразу купить
Но выходит что лучше сначала покупать серверное время у амазона
NK
И потом я конфиг нормальный под свои задачи не соберу наверное
SK
Комп дома всегда будет либо недостаточен, потому что херчит днями, когда можно было бы сделать за час-два в клауде, либо избыточен, когда он просто не используется по полной
SK
Свое железо имеет смысл если нагрузка постоянная и предсказуемая, и железа покупать ровно под нее
EZ
A Large Self-Annotated Corpus for Sarcasm https://arxiv.org/abs/1704.05579
A
Нужен ли такой мощный процессор, или можно сэкономить на нем? И ещё собираюсь через месяц ещё одну видюху добавить
Можно на AMD Ryzen собрать для некоторой экономии. SSD лучше хотя бы на 240, 0.5 Тб - оптимально. Дома мощный комп нужен и полезен, для целей обучения облака похуже будут
A
В https://t.me/bigdata_ru как раз обсуждалось то же самое
A
Вдогонку: машинное обучение не сводится к одному дип лёрнингу. И даже сам дип лёрнинг, в свою очередь, требует как минимум некоторой предобработки данных: картинки ресайзнуть/кропнуть/отзеркалить, например. Потом на фичах предпоследнего слоя любят xgboost обучать - и тут обратно процессор нужен.
📒
Да тогда все таки по больше ssd возьму
📒
AMD в магазине где я беру нету к сожалению, а там у меня бонусы хорошие скопились, примерно 20% всей суммы покроют
A
https://www.kaggle.com/c/planet-understanding-the-amazon-from-space - тут картинок на 25 Гб, если в тифф-ах качать (зачем ссд побольше)
KS
Вдогонку: машинное обучение не сводится к одному дип лёрнингу. И даже сам дип лёрнинг, в свою очередь, требует как минимум некоторой предобработки данных: картинки ресайзнуть/кропнуть/отзеркалить, например. Потом на фичах предпоследнего слоя любят xgboost обучать - и тут обратно процессор нужен.
Cейчас xgboost можно на gpu обучать
KS
https://www.kaggle.com/c/planet-understanding-the-amazon-from-space - тут картинок на 25 Гб, если в тифф-ах качать (зачем ссд побольше)
а пишет кто нибуть?