两大免费云端 GPU：Colab 和 Kaggle

免费云端GPU：Colab和Kaggle怎么选
最新推荐文章于 2025-09-28 16:21:42 发布
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#机器学习 #人工智能

博客探讨了两大免费云端GPU——Colab和Kaggle，为爱学习的人提供了在两者间如何选择的思考方向，与信息技术领域的云端资源使用相关。
网站Colab与Kaggle
CSTGYinZong的博客
05-29 1738
教你白嫖算力（默认你会科学上网）1.Colab白嫖方式1.1 注册1.2 安装Colab1.3 新建ipynb文件1.4 初始化代码1.5 运行代码1.6 头疼问题1.6.1 长时间挂机就掉线2.Kaggle白嫖方式2.1 注册2.2 新建Notebook2.3 使用数据集2.3.1 使用Kaggle的数据集2.3.2 使用自己的代码和数据集2.4 使用GPU2.5 后台运行2.6 运行代码2.7 数据集和代码管理 1.Colab白嫖方式 1.1 注册 登录谷歌云硬盘。需要注册个Google账号。 1
kaggle和colab入门
stay_zezo的博客
08-30 2875
kaggle和colab都是谷歌的机器学习平台，都提供了gpu和tpu，但都有一定时间限制。对于没有gpu又不想花钱的朋友来说，是一个不错的选择。kaggle不需要科学上网，colab很好用，但是需要科学上网。 kaggle和colab对比： kaggelg官网：https://www.kaggle.com/ colab官网:https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb 文章目录1、kaggle使用方法 1、注册kaggle账号 2
Google Colab和Kaggle搭配使用
edmond999的专栏
01-19 3714
深度学习越加火热，但是，很多实验室并没有配套的硬件设备，让贫穷的学生党头大???? 经过网上大量的搜罗，我整理了适合学生党的深度学习解决方案。利用Colab + Kaggle两大免费的GPU环境，让深度学习变得简单。 Colab Colab基础使用 Google Colab提供了免费K80的GPU，通过Google Drive就可以很好的白嫖一波了 ????Colab 实用教程 Colab进阶使用 通过下载Google备份与同步到本地端，就可以实现数据的同步，保证了较大量的数据集在云端和本地端直
云端 RTX4090 GPU 的容器化部署流程
最新发布
weixin_42174098的博客
09-28 795
本文探讨RTX4090 GPU在云端的容器化部署方案，涵盖驱动安装、Docker集成、性能优化与Kubernetes集群扩展，提升AI算力利用率与系统稳定性。
kaggle 和colab入门
liuhai1223的博客
04-26 529
深度学习免费GPU平台 kaggelg官网：https://www.kaggle.com/ colab官网:https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb Colab colab使用谷歌云盘作为存储，需要科学上网，比kaggle高级多了，可以方便的上传、删除、修改数据和代码。谷歌账号 新建笔记本，在Colab上挂载Google Drive 上传文件夹到云端硬盘 进入到文件所在的目录 import os path="/content/dr
【转载】美团云·目前免费的GPU云
智哥随便写写
04-28 6429
讲真，最近我尝试了好多种号称深度学习菜鸟信仰之地的PaaS平台，包括：FloydHub，SuperVessel， Google等等。Floyd你们看到了，是heroku出品的，由于我对heroku的强烈好感就去试试了，结果他怎么也不给我发验证邮件。。。。。。SuperVessel根本不给我激活，所以我都懒得发教程了。。。。。。Google的平台在google cloud上，需要vpn，所以我就没试...
为何我们要用GPU，云端GPU服务器到底有哪些好处？
09-17 1657
目前很多企业均会使用云计算服务，相比传统自建机房，使用云计算不仅仅能节约成本，还能享受到新睿云专业、高质量服务。对于大量重复性计算，机器学习或者提供可视化3D服务的公司而言，使用GPU（...
Google colab中如何从kaggle中接入数据？
Yooooung_Lee的博客
03-18 1780
使用google colab或者其他在线jupyter编辑器进行数据分析和探索时，如何从Kaggle引入数据集呢？
awesome-google-colab：Google合作笔记本和存储库（@firmai提供）
02-03
2. **GPU & TPU 支持**：Colab的一大优势在于免费提供GPU（图形处理器）和TPU（张量处理单元）资源，加速深度学习模型的训练。 3. **交互式编程**：通过Jupyter Notebook的界面，用户可以将代码、文本、图像和图表...
Colab使用指南（包括基础操作以及如何从kaggle上直接下载赛题数据）
qq_42839893的博客
08-16 1938
谷歌的colab可以使用GPU，且一次免费时长可以达到12个小时，对于没有设备但是想要尝试深度学习的朋友们是一个不错的选择。 https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb colab连接GPU 再去点击右边的connect，然后就会变成这样子的啦： 连接成功： 挂载谷歌的云端硬盘： from google.colab import drive drive.mount(’/content/gdrive’) 点击网页 然后一直点击确定
免费永久安装Stable diffusion WebUI到Google drive云端教程，免费GPU无限跑图，随时随地运行｜Google colab｜AI绘图攻略｜免费硬盘 免费GPU
暂时先用这个名字
04-24 4698
免费运行stable diffusion的方案中，google colab方案是最好的，但是但是他每24小时会清空数据，每次跑图都要重新下载模型。。。那么我们该如何长期保有自己的数据呢？文本将解决这个问题，唯一的前提就是你的google云盘还有足够的空间~~
Google云端平台将GPU价格降低36％！
weixin_33973600的博客
11-29 152
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
薅羊毛！阿里云免费GPU云主机畅玩AI绘画，免费领取阿里云v100显卡搭建AI绘画利器Stable Diffusion
didiplus
06-13 2649
杭州地域：dsw-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/cloud-dsw/eas-service:aigc-torch113-cu117-ubuntu22.04-v0.2.1_accelerated。上海地域：dsw-registry-vpc.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/cloud-dsw/eas-service:aigc-torch113-cu117-ubuntu22.04-v0.2.1_accelerated。
使用免费GPU深度学习平台colab玩转Kaggle比赛
学习，学习，学习
07-28 4310
Google免费GPU深度学习平台colab使用记录 Colab的使用界面类似jupyter notebook。运行虚拟机(VM)上。虚拟机配置K80 GPU，12G内存，39G硬盘空间。缺点是虚拟机最多只能运行12小时，时间一到就会清空虚拟机上所有数据。这包括我们安装的软件，包括我们下载的数据，存放的计算结果。 运行bash命令 colab不只可以执行Python。只要在代码行前面加! (...
Kaggle：免费 GPU 使用指南，Colab 的理想替代方案
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Hoper-J的博客
11-07 1万+
“白嫖”免费 GPU 的图文攻略。
利用云端GPU训练YOLOv5模型
qq_52237775的博客
03-07 3802
自己电脑太low了，内存太少了。所以利用下colab的云端GPU来进行训练，
基于云端gpu训练nanodet网络模型
Quinton的博客
02-28 1358
文章目录前言一、云端gpu选择1.二、vscode通过ssh连接云端gpu三、部署nanodet训练环境四、训练开始 前言 前面有一篇文章主要讲述了如何本地训练yolo网络，略微提到了云端gpu训练，以此篇文章作为延续，详细讲述使用云端gpu训练神经网络模型，以训练nanodet网络模型为例；另外，对于yolo训练和目标检测的简易部署也会再更新一篇文章 nanodet仓库：nanodet 一、云端gpu选择 ** 1. 二、vscode通过ssh连接云端gpu 三、部署nanodet训练环境 四、训练开
免费GPU哪家强？谷歌Kaggle vs. Colab
AI科技大本营
06-09 1万+
作者 | Jeff Hale译者 | Monanfei责编 | 夕颜出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）谷歌有两个平台提供免费的云端GPU：Colab和K...
两个免费深度学习计算平台: Google Colaboratory 和 Kaggle
u011005745的博客
08-13 1万+
两个免费深度学习计算平台: Google Colaboratory 和 Kaggle 在这两个平台中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上说，两者都是一种Jupyter 笔记本服务，所在环境就是python的解释器，也可以在命令前添加符号!来运行bash命令（Linux）。用户无需进行设置，就可以直接使用，同时还能获得 GPU 等计算资源的免费使用权限（时长上是受限制的）。（Jupyter在这里就不介绍了，就是一种结合记录笔记功能的实时命
Kaggle免费GPU使用与代码优化全指南
Kaggle作为一个全球知名的机器学习和数据科学竞赛平台，近年来因其提供的免费计算资源，尤其是GPU算力支持，吸引了大量开发者、研究人员和学生用户。本文围绕标题“Kaggle免费GPU使用教程[代码]”以及描述中提到的...
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