运行 Jupyter 笔记本的在线选项

Question

除了 Google Colab 之外，我还可以运行哪些在线服务来运行 Jupyter Notebook？我当然愿意付费使用。我需要访问 GPU，并且脚本需要运行至少 24 小时。

Answer 1

为了通过 GPU 访问在线运行 Jupyter 笔记本并能够长时间运行脚本（例如至少 24 小时），除了 Google Colab 之外，还有多种服务可用。这些服务范围从完全托管的 Jupyter 笔记本环境到云计算平台，您可以在云计算平台上在具有 GPU 支持的虚拟机上设置 Jupyter 笔记本。以下是选项列表，包括免费和付费服务：

1. Microsoft Azure Notebooks 现已与 Azure 机器学习 (Azure ML) 集成
2. 通过 Amazon SageMaker 的 Amazon Web Services (AWS)
3. Google Cloud Platform (GCP) 通过 Google Cloud 提供 AI Platform Notebooks
4. IBM 沃森工作室
5. Kaggle Kernels 是 Google 的子公司，通过其 Kaggle Kernels 服务免费提供包括 GPU 和 TPU 在内的计算资源。
6. 拥抱脸部空间
7. 纸空间渐变
8. DeepNote，新一代 Jupyter 笔记本，具有实时协作功能。

正如我所说，Microsoft Azure Notebooks 现在与 Azure 机器学习 (Azure ML) 集成，后者提供了一个用于管理数据集、运行 Jupyter Notebook、训练机器学习模型和部署 AI 解决方案的集成环境。

以下是如何通过 Azure 机器学习在 Azure 中设置 Jupyter 笔记本：

1. 登录 Azure 门户：转至 https://portal.azure.com 并使用你的 Microsoft 帐户登录。
2. 创建新资源：点击“创建资源”并在市场中搜索“机器学习”。选择“机器学习”并单击“创建”。
3. 配置工作空间：提供必要的详细信息，例如订阅、资源组（如有必要，创建一个新资源组）、工作空间名称和区域。然后单击“查看+创建”，最后单击“创建”来部署工作区。

创建工作区后，您可以通过导航到 Azure 门户中的资源并单击“启动工作室”在新的浏览器选项卡中打开 Azure 机器学习工作室来访问 Azure 机器学习工作室。

在 Azure 机器学习工作室中：

1. 打开计算：转到侧边栏中的“计算”部分。

2. 创建新的计算实例：单击计算实例选项卡中的“+新建”。

3. 配置计算实例：为实例命名，选择虚拟机大小（包括您提到的 GPU 选项），然后单击“创建”。这可能需要几分钟的时间。

既然你想要24小时，你可以相应地配置它或设置时间表，如下所示- 计算实例准备就绪后：

1. 打开 Jupyter：导航到“计算”部分，找到您的计算实例，然后单击“Jupyter”或“JupyterLab”以在新的浏览器选项卡中打开 Jupyter 界面。