Colab、矩池云、mistGPU几个云GPU使用心得

最近一直在家,自己摸索使用了好几款云GPU平台,下面总结了这几个平台的一些特点,以及使用心得,如果有新手在找云GPU的话希望给大家提供一个参考。

  • 谷歌的colab以及pro

  • 鼎鼎大名的colab,谷歌提供的免费GPU资源应该没人不知道吧(超小声)。最大的优点是免费不花钱,用起来美滋滋。最大的缺点就是不稳定,连接容易断以及谷歌被墙这个事实导致的你上传数据集的时候会很慢,如果你的数据集很大的话可能会经历上产N次还不成功(是心碎的声音)。上传数据慢的问题成为了一开始我放弃使用colab最大的原因。后来问了其他同学找到了一个比较好的解决方案:(划重点)
  • 解决colab上传数据集慢的问题

  • 使用multcloud(https://www.multcloud.com/),顾名思义这个平台连接了多个云盘,一般来说,你可以利用OneDrive(没错,就是windows自带的那个OneDrive)来间接上传到Google Drive。具体操作:直接本地将数据复制到OneDrive所在的文件夹,然后再登录multcloud将对应的文件直接复制到Google Drive中即可,这样会快很多很多,特大普奔。
  • colab pro

  • 如果你用了colab觉得它不够稳定,连接的时长或者内存不太够,这个时候你可以充值一个pro版本的,每个月大约10刀(支付方式目前只支持信用卡支付),就可以升级到pro版本,连接时长好像最多也只有12个小时,也有断的风险,传数据依然很慢,还是用上面的解决办法。支付方式会劝退一部分人,不过体验下来感觉也没有比基础版的好太多(也许是我自己的训练任务体现不出来差别吧),缺点还是不稳定,每次使用之前都要配置环境。
  • 小结

  • 优点:便宜;
  • 缺点:连接不稳定,容易断;每次使用之前都要重新配置环境,虽然默认了一些配置,但是如果你的代码里面有一些包是额外安装的包那你每次使用之前都要安装一下这些包。安装包的时候推荐使用清华镜像,会快很多。
  • mistGPU

  • 这个平台我想先说因为这个是我目前觉得最好用的一个GPU平台,除了贵感觉没别的缺点。
  • 界面设计简单清晰明了,还有在线客服可以帮助解决问题,开始使用如果有疑问的地方也可以问客服,下面是一个平台的截图大家可以自行感受一下。然后右边就是一些机器型号以及对应的价格了。
  • Colab、矩池云、mistGPU几个云GPU使用心得_第1张图片
  • 小结

  • 优点:(一大堆)创建一个服务器之后可以帮你保留7天你的配置信息以及你的一些运行结果(不用每次配置环境真的省了很多事情);服务比较稳定,较少会碰见中断的情况,不过前提也是尽量少让电脑进入睡眠状态,不然钱花了代码也没跑出来就血亏了;我觉得还挺容易上手使用的,第一次用也没有花很多时间;新人注册会赠送一张8元的券,用这个券的钱还不信学不会咋使用(¬︿̫̿¬☆)。这里想夹带私货(手动狗头),邀请新人注册可以领取一个邀请券,如果大家真的有意愿注册的话,可以用我的邀请码注册:mistgpu.com/i/413695(没错,我就是想白嫖一个券,球球各位路过的大佬了)
  • 缺点:贵,对比看来,最便宜的机器也要2rmb/h,如果跑个大模型,就要小心钱包变瘦。
  • 矩池云

  • 这个平台一度是我的心头肉,当时还没发现mistGPU。对比mistGPU来说,界面不够简介,操作难度稍大(第一次配置花了一个多小时吧,也许只有我?)。然后缺点和colab一样就是每次都需要重新配置环境,我当时用的时候(一个月前吧)平台是不支持给用户保留配置信息操作的。价格方面和mistGPU差不多,所以我就不是很推荐。不过他们有个微信小助手,人真的很nice,帮助解答问题速度挺快的,而且很耐心的帮忙找解决方案,点赞点赞。
  • 总结:

  • 要想花钱少那就colab走起,colab pro价格也很实惠了(前提是你有信用卡);不差钱的话那就mistGPU吧,可以保留数据以及保留7天的配置环境,以及简介的操作界面它真的很香,不过就是贵贵贵;矩池云价格和mistGPU差不多,但是操作上稍复杂一点,感兴趣也是可以尝试的。然后还试了一个平台,忘了名字了,很便宜,但是对我来说操作巨复杂,传数据也不行,然后我就败北了。如果有什么其他好用的云GPU平台,也希望大家可以分享给我。

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