深度学习如何获得免费GPU(2)——谷歌云colab

2025年GCP部署GPT服务完整指南:从零搭建生产级AI应用 本指南涵盖了从账号准备到生产部署的全流程,建议开发者:开发阶段使用小模型快速验证预发布阶段进行压力测试(推荐使用Locust工具)生产环境采用蓝绿部署策略建立完善的监控告警机制随着GCP服务的持续更新,建议定期查看AI产品文档获取最新优化方案。记住,成功的GPT服务部署是技术方案与业务需求的完美平衡。 阅读详情

说明

经过一些列尝试(一把鼻涕一把泪)之后,使用建行的Visa卡成功申请了谷歌云账号。梳理下接下来的工作:

一.完善个人信息(防止账号被停止使用)

1.修改防火墙规则
在这里插入图片描述

二.尽快上手GCP

1.创建计算引擎
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

三.实际操作

1.设置快捷入口
2.制定预算
3.修改配额(被拒绝)
4.创建VMs(无限失败)
最后修改了默认的地址(台湾),一下成功了
那么问题来了:如何远程连接服务器?

方式一:(参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/40983101)

在连接这里一栏里,我选择了“在浏览器窗口中打开”;
输入:sudo passwd root,为root用户设置密码。
输入密码(使用在线随机),回车;
再一次输入,回车,使密码生效;
输入:su root,使当前用户具备root权限;
再次输入密码,授权成功;
编辑ssh服务配置文件:
vim /etc/ssh/sshd_config
。。。(方法有些麻烦,放弃)
5.返回去重新申请修改配额(在建立了两个VMs的前提下)
依旧失败
6.修改防火墙

【AI】阿里云免费GPU服务资源领取方法 介绍如何在阿里云领取免费GPU计算资源的步骤 阅读详情

相关推荐

(新手向)从零开始使用Colab进行机器/深度学习详细教程

(新手向)从零开始使用Colab进行机器/深度学习详细教程什么是Colab如何使用ColabColab的几种使用方式像Jupyter Notebook一样使用如何使用GPU加速如何使用Colab跑我们的程序 疫情期间只能在家实习,用笔记本做简单的机器学习还能勉强凑合,深度学习随便训练个模型要跑几天几夜。不过如果我们使用Google Colab的GPU资源,什么电脑都可以玩深度学习啦! 什么是Col...

qq_38736504的博客 3万+

利用Google Colab免费使用GPU服务器详细攻略

前言Google Colab是一个基于云端的免费Jupyter笔记本环境,可供用户创建、分享、运行Python代码和机器学习模型。

知识搬运者 1万+

工具推荐-Colab介绍与使用方法

工具推荐-Colab介绍与使用方法 之所以能够接触到Colab,是由一位好朋友的推荐,首先得先感谢他安利了这么好的一个东西,哈哈哈!我先浅聊一下我目前对这个Colab的理解吧,我认为它就相当于一台云主机,由Google 云端硬盘作为存储地,所以首先得要有Google 云端硬盘,它可以在Google硬盘上面搭建起来,然后可以在文件夹下新建像Jupyter里面那样的notebook文件,关联Colab,可以运行代码了。 为什么说它好呐?对于我来说,我的Anaconda安装在了C盘,学习深度学习等方面的东西时,C

最白の白菜的博客 5万+

从头开始搭建谷歌云深度学习平台

    对于研究深度学习的朋友来说,GPU服务器是必不可少的,但是对于很多朋友来说可能没有现成的昂贵GPU服务器供使用,因此利用云服务器来训练模型成为另一个选型。谷歌云较其他云服务器(AWS,阿里云等等)的优势在于新注册账号有$300美金的免费使用额度,对于手头并不宽裕的学生党来说这可能是一个大的利好消息。今天我就来分享一下我是如何从头开始搭建基于谷歌云的深度学习平台。第一步,    注册谷歌账号...

d123456ddq的博客 1万+

深度学习/云计算 - 【学生党】【GPU】16个云服务器资源大汇总

笔者近期参加一些深度学习、数据科学类的比赛,本地算力已不足以满足需求,需要更强的计算资源。本着“货比三家”的原则,笔者搜罗了互联网上的云计算资源,主要对其经济性进行汇总如下。

记录学习痕迹的公众号:Piper蛋窝 3万+

Lenovo 拯救者15ISK硬件升级实战:从内存到固态硬盘的全面优化

本文详细介绍了为联想拯救者15ISK笔记本电脑进行硬件升级的完整实战指南。通过评估升级可行性,指导如何挑选兼容的内存条与NVMe固态硬盘,并提供详细的拆机安装步骤与系统安装避坑技巧。升级后,笔记本的开机速度、软件加载及多任务处理能力获得飞跃式提升,让老旧设备重获新生。

weixin_29310631的博客 554

Google Cloud Platform申请GPU的vm实例问题总结

在compute engine 初始化一台vm instance时,当你选择了GPU再进行创建,会报错:Quota ‘GPUS_ALL_REGIONS’ exceeded. Limit: 0.0 globally. Google的教程会让你去IAM&Admin页面去申请配额(Quotas),这里一定要申请 GPUs(all regions),千万不要选择你要用的Nvdia K80 o...

farewellnec的博客 3443

保姆级教程:在PX4 Gazebo仿真中为Iris无人机挂载Intel D435i深度相机(含完整配置流程)

本文提供在PX4 Gazebo仿真环境中为Iris无人机挂载Intel D435i深度相机的完整配置流程,涵盖环境准备、模型部署、插件安装及调试技巧。通过详细步骤和常见问题解决方案,帮助开发者快速搭建深度相机仿真环境,适用于无人机视觉开发与算法测试。

weixin_28688385的博客 335

Google Colab 免费GPU服务器使用教程

一、前言 二、Google Colab特征 三、开始使用 3.1在谷歌云盘上创建文件夹 3.2创建Colaboratory 3.3创建完成 四、设置GPU运行 五、运行.py文件 5.1安装必要库 5.2 挂载云端硬盘 5.3 安装Keras 5.4 Hello Mnist! 一、前言 不知道大家是否为了寻找免费GPU服务器而焦头烂额。 近些天,谷歌...

cocoaqin的博客 10万+

AD9361快速锁定实战:Profile寄存器配置与频率调谐算法解析

本文深入解析了AD9361射频收发器的快速锁定(Fast Lock)功能,重点阐述了其核心机制——Profile寄存器配置。通过剖析16字节Profile结构,详细讲解了频率调谐算法,包括LO_DIV、LO_INT、LO_FRAC等关键参数的计算,以及如何通过查表获取优化的环路滤波器参数。文章提供了完整的Python算法示例和FPGA实现要点,旨在帮助工程师实现毫秒级甚至微秒级的频率切换,满足跳频通信等高性能应用需求。

weixin_29196315的博客 229

超详细neo4j安装教程

一、neo4j简介 最近开始学习知识图谱,所以首先想先学习一下neo4j的使用。 Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。由于知识图谱中存在大量的关系型信息(实体—关系—实体), 使用结构化数据库进行存储将产生大量的冗余存储信息, 因此将图数据库作为知识图谱的存储容器成为流行的选择。当前较为常用的图数据库主要有 Neo4j 等。 二、neo4j的安装 功能快捷键 撤销:Ctrl/Command + Z 重做:Ctrl/Command + Y 加粗:Ctrl/Co

qq_38335648的博客 9万+

Google Colab免费GPU使用教程

有时候本地跑代码可能耗时比较久,而且还会耽误你本地电脑的使用,购买云服务器又不舍得买,所以我们可以使用谷歌的免费服务器,可以使用GPU跑代码Google Colab官网是一个免费的基于云端的Jupyter笔记本环境,由Google提供。它提供了一个方便的平台,使用户可以创建、分享和协作编写Python代码和机器学习模型。以下是是免费的,无需购买任何硬件或软件。使用Google的云端计算机,使用户能够在云端上运行代码,而不必担心自己的电脑性能和存储空间。Jupyter基于Jupyter。

niulinbiao的博客 1万+

多传感器融合SLAM指南:如何结合视觉与激光雷达提升建图精度

本文深入探讨了多传感器融合SLAM技术,详细解析了如何将视觉传感器与激光雷达(特别是3D激光雷达)进行深度融合以提升建图精度与鲁棒性。文章从传感器特性分析、数据同步标定、前端融合策略(松耦合与紧耦合)到后端优化与地图构建,提供了完整的实战指南,并重点介绍了V-LOAM等经典融合框架的核心思想,旨在帮助开发者构建适应复杂动态环境的高精度SLAM系统。

weixin_29056145的博客 535

Google Colab——用谷歌免费GPU跑你的深度学习代码

转载自:https://www.jianshu.com/p/000d2a9d36a0 Google Colab简介 Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!你可以在上面轻松地跑...

Live_Ff的博客 9620

模型泛化能力提升:领域自适应与迁移学习

模型泛化能力提升:领域自适应与迁移学习​ ,人工智能,计算机视觉,大模型,AI,在机器学习和深度学习的应用中,模型的泛化能力是一个关键问题。泛化能力指的是模型在新的、未见过的数据上表现良好的能力。然而,实际情况中,训练数据和测试数据往往来自不同的领域,存在分布差异,这会导致模型的泛化能力下降。领域自适应与迁移学习正是为了解决这一问题而发展起来的重要技术。

不踩坑,不知道坑有多深;不总结,踩过的坑白踩。 3万+

GEE APP:基于GEE的红树林监测平台

本文将介绍如何利用Google Earth Engine平台,结合Landsat系列卫星影像和SRTM高程数据,实现红树林分布的动态监测与变化分析。

此星光明博客 160

使用Google Colab 免费GPU

Google Colab 免费GPU算力1、前言2、Google Colab特征3、使用3.1在谷歌云盘上创建文件夹3.2创建Colaboratory3.3创建完成4、设置GPU运行5、运行.py文件5.1安装必要库5.2 挂载云端硬盘5.3 安装Keras6、训练自己的代码6.1上传项目代码到Google 云盘6.2 将云盘代码拷贝至分配的虚拟目录6.3 使用python命令运行py脚本6.4 ...

qq_41971768的博客 8402

面向可扩展的 ABAP CDS:EXTEND VIEW 全面实战与工程化指引

摘要: 本文深入讲解ABAP CDS的EXTEND VIEW功能,帮助开发者在标准或自建模型上安全扩展字段与关联。核心内容包括: 作用:避免直接修改标准CDS,通过轻量扩展添加业务字段和关联,降低维护风险。 语法要点:需定义CDS扩展实体名和Dictionary Append View名,支持添加普通字段、关联,但不允许聚合或修改原有结构。 限制:不能扩展含聚合、UNION的视图,且扩展字段需避免命名冲突。 工程实践:建议使用客户命名空间,区分结构扩展与元数据扩展,并注意功能性变更需通过其他方式实现。 示例

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 393

Mac book pro 如何跑深度学习?深度学习如何获得免费GPU(1)——谷歌云colab

方案: 一. mac + 台式机 二. mac + 云服务器 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52827335 谷歌云服务器——colab https://zhuanlan.zhihu.com/p/61620585 https://www.cnblogs.com/Gbeniot/p/7298349.html 卡片类型不受支持问题: https://blog.shelik...

Robin_Pi的博客 8739

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

如何使用Google Colab运行TensorFlow项目

一、简介 Colab 是 Google Colaboratory 的简称,它是一个免费的 Jupyter 笔记本环境,无需任何配置就可以在浏览器中编写和执行 Python 代码,完全在云端运行。 当然重要的是它提供了免费使用的 GPU,可以让我们更轻松地完成实验,目前 Google 提供的 GPU 普遍还是 Tesla K80,虽然之前说是全面将 K80 替换为 Tesla T4、16GB 显存,但现在使用的时候还是随机分配的,二者的算力具体差距有多少,请参考 NVIDIA官网 的数据。 二、如何使用 访

chengdong996的博客 5896

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

学生党 白嫖之GPU Google colab 训练深度学习模型

白嫖GPU之Google colab 前言:本人是一名穷且孤单的大学秃头生,跟着老师学习的是计算机视觉领域,学习目标检测到目标跟踪已经有一年的时间了,大多数都是在做论文阅读,很少有机会去实战(因为穷,买不起好的电脑,租不起服务器,实验室也不给资金哈哈哈)。直到近日我才偶然在某站上了解到了白嫖GPU的神器google colab,并且成功实现了yolov5口罩检测的训练(实测,很快,啊!) 写此博客以做记录和分享! Google Chrome准备 我们所用的google colaboratory以及googl

qq_44717594的博客 4760

如何免费使用GPU跑深度学习代码

  从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话...

weixin_30642267的博客 5779

别再买云服务器了,快来白嫖谷歌的GPU(TPU)!!(使用Google Colab notebook 跑机器学习、深度学习模型)

前提条件: 要有梯子 用谷歌浏览器 谷歌浏览器是登录着你的谷歌账号的 点击链接 colab:https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb 然后直接一切就绪了,谷歌还是很大方的,内存和硬盘空间都很多 这里面有些简单的介绍,小段的测试代码啥的。。可以直接跳过 这个东西十分类似于jupyter笔记本(实际上就是 然后进入你的谷歌云盘:https://drive.google.com/drive/my-drive 就可以从这创建colab笔

CxsGhost的博客 2万+

Google Colab 无敌详细使用教程

目录 什么是Google Colab 谷歌云盘(Google Driver) 一、使用Colab进行训练 1.数据集的上传 2、预训练权重的上传 3.深度学习网络的上传 二、打开Colab并配置环境 1、笔记本的创建 2、环境的简单配置 3、深度学习网络的下载 4、数据集的复制与解压 5、保存路径设置 三、开始训练 1、标注文件的处理 2、训练文件的处理 3、保存周期的设置 4、开始训练 四、Colab 断线怎么办? 1、防掉线措施 2、完了还是掉线呀?...

Sciws的博客 9万+

怎么用gpu跑python程序_如何免费使用GPU跑深度学习代码

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话都是废话)我们...

weixin_39589557的博客 4792
上一篇: Mac上如何修改itunes的默认备份地址
下一篇: 小白入门PyQt5(1)——了解和环境搭建
Robin_Pi
博客等级 码龄9年 2万+粉丝 632原创
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值