ゼロから始めるPaperspace Gradient【Google Colab代替サービス】 - Qiita
Information 2024/10/7： ストレージとして Amazon S3 をマウントする方法を 10 章に追記しました。 これにより、コストの安い S3 をストレージとして使用できるため、 Paperspace のストレージ容量が少ない問題を解決できます（ S3 の料金体系については 9 章を参照）。 特定の torch や cuda のバージョンのコンテナで notebook を起動するする方法を 3 章に追記しました。 「torch==2.4.0 でないとライブラリが動かせない！」といった場合にお試し下さい。 はじめに こんにちは、kunishouです。先月2022年9月の末にGoogle Colabがサービス内容の大幅な変更を実施し、従来は無制限でGPUを使用できていたものが、クレジット制に移行しました。この変更を受けてこれまでGoogle Colabを利用してKaggle
超爆速なcuDFとPandasを比較した - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。 @tereka114です。 今年末はKaggleで開催される面白いコンペも多くて日々、エンジョイしています。 最近は巨大なデータを扱うことが増えており、Pandasだと時間がかかりすぎて効率が悪いと感じています。 そのため、データを高速に処理できるcuDFを利用することも多くなってきました。 この記事ではcuDFの魅力と扱う際の注意点を説明していきます。 ※この記事は「Pythonその2 アドベントカレンダー」10日目の記事です。 qiita.com cuDFとは cuDFはNVIDIAさんが開発している、Pandasの代わりに利用することができるGPUのライブラリです。 最も大きな特徴はGPUで計算するため、高速であることです。 主に、カテゴリ変数ごとの平均計算や、テーブル同士の結合といった、時間のかかるテーブル処理で、効果を発揮します。 github.com cuD
Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ
機械学習エンジニア界隈で話題沸騰となっているGoogle Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）。本記事では概要とGoogle Colabの知っておくべき基本的な使い方をまとめました！ すでに機械学習をやっている方や、これから機械学習を学んでみたいと考えている方で、下記のような事を感じたことはありませんか？ 「訓練やデータ処理をやるのにローカルPCだと処理に時間がかかりすぎる」 「機械学習用にクラウド環境を立てたけど…思ったより費用が高い」 「機械学習は色々とライブラリが多くて環境構築がしんどい」 もし一つでも当てはまるものがあれば、Google Colabがそんな悩みを解決してくれます！機械学習の開発環境の新基準となる可能性も高いGoogle Colab、概要や基本的な使い方をみていきましょう。 Google Colaboratoryとは？ Google Colab（略式
Colaboratoryについて（まとめ）
Google Colaboratoryについて（まとめ） Colaboratory – Google – Research at Google 基本的なFAQ Colaboratory – Frequently Asked Questions – Google 以下，手探り（随時追記） 情報が全然ないので，手探りで纏めていく（徐々に追記していく予定）． 以下は基本的に一般論ではなく経験論だと思うべき． 取り敢えず，誰かと「共有」するという目的を達するに当たって， 最低限，必要だと思われる形式知を纏められればなあ． 2019/08/20 追記 ・有償版計画がある？（high-RAM runtimeモードはそのお試し？） 2019/07/28 追記 ・いつの間にかhigh-RAM runtimeが用意されている – 通常，約13 [GB]程度しかメモリがないが，high-RAMモードは約25.
Google Colaboratoryを使った GPU学習環境の実験 - script day.log
今回はGoogle Colaboratoryを使って、 DeepLearningのGPU学習環境が出来るとtwitterで見たので、実験しました。 とりあえず単純にMNISTのCNNやります。 提供されるマシンスペックは次の通りらしいです。 n1-highmem-2 instance 2vCPU @ 2.2GHz 13GB RAM 33GB Free Space idle cut-off 90 minutes maximum 12 hours stackoverflow.com さあ、始めましょう。 はじめに新規ノートブックの作成を行います。 ノートブックを新規作成よりPython3の新しいノートブックを選びます。 次にランタイムよりランタイムのタイプを変更、ノートブックの設定を開き、 ハードウェアアクセラレータにGPUを選択し、保存します。 新しくセルを作り、下記を入力し、実行する。 i
Google Colaboratoryを使ってみた - uepon日々の備忘録
Google Colaboratoryを使ってみた 今年はじめに以下のようなニュースがでていました。気にはなっていたのですが試す時間がなかったので試してみました。 Google Colaboratoryが正しいのかGoogle Colabが正しいのか… Ummmm, Colab now lets you use GPUs to accelerate your notebooks? In the cloud? For free? 😍🤓😍🤓😍🤓 Step-by-step how to: https://t.co/CENGVweaTy— Rachael Tatman (@rctatman) 2018年1月19日 控えめに言ってもすごすぎ。その他のプラットフォームを殺すつもりできてるのかと思いました。 以下に説明というか、FAQページのリンクを貼っておきます。 Colaboratory
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