免费 GPU 资源，大模型技术初学者不可错过，请收藏！

在深度学习、大模型技术的学习道路上，计算资源往往是初学者面临的首要难题。昂贵的 GPU 硬件让许多初学者望而却步，没有 GPU 资源，缺少了动手实践的途径。Kaggle 平台提供了一个绝佳的免费资源——在 notebook 上启用 GPU 。

什么是 Kaggle？

Kaggle （https://www.kaggle.com/）是一个全球知名的数据科学竞赛平台，汇聚了世界各地的数据科学家和机器学习爱好者。除了丰富的数据集和竞赛项目，Kaggle 还为用户提供了一个强大的工具——Notebook。这个工具不仅集成了 Python 环境，还提供了免费的 GPU 资源，让你无需任何硬件投入，就能开始深度学习的探索之旅。

创建 Notebook 并启用 GPU

点击左侧栏的 “Code”，并点击“New Notebook”，进入 notebook：

点击右侧的 Session options 的 ACCELERATOR 选项，选择一款 GPU:

选择 GPU 后，页面弹窗弹框，提示用户：

• 启用 GPU 后会减少 CPU 资源。GPU 主要用于加速图像处理和神经网络相关的计算任务。
• 每周有 30 小时的免费 GPU 使用时间限制。用户可以选择取消或启用 GPU T4 ×2。

点击 “Turn on GPU on T4 x2”，确认启用 GPU。

运行以下代码，测试 Torch 是否支持 cuda：

import torch# 检查 CUDA 是否可用print("CUDA 是否可用:", torch.cuda.is_available())# 获取 GPU 设备数量print("GPU 设备数量:", torch.cuda.device_count())# 获取当前 GPU 设备的名称print("当前 GPU 设备名称:", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device()))# 创建一个张量并在 GPU 上进行操作x = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')y = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')z = torch.matmul(x, y)print("在 GPU 上完成矩阵乘法操作，结果张量的形状为:", z.shape)

运行结果显示，当前 torch 支持 cuda：

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