colab VS paperspace Gradient

공부하던 중 Gradient가 보이길래 검색해보았당  

사양은 colab이 조금 더 좋아 보이나, 필요에 따라 Gradient를 사용해도 좋을 것 같다.

 

이번에는 Gradient를 사용해봐야겠다.

 

 

딥러닝을 공부하려면 고성능 컴퓨팅 자원 (특히 GPU) 를 필요로 합니다.
하지만 가난한 학생 입장에서 고성능 컴퓨터를 맞추기는 쉽지 않습니다.
그래서 많은 사람들이 무료로 고성능 GPU를 활용 할 수 있는 Google Colabatory (이하 Colab)를 사용합니다.

하지만 Colab에도 몇가지 단점들이 있습니다.
대표적인 단점 은 아래와 같습니다.

• 예기치 않은 세션 종료 (일정 시간 이상 자리비움 혹은 12시간 이상 세션 사용)
• 세션 종료 시 데이터 소멸
• 별도의 저장공간 제공 X

세션이 종료 되면 그동안 학습했던 데이터와 모델이 전부 사라지게 되는데,
딥러닝을 공부하는 학생 입장에서는 여간 불편한 일이 아닙니다.
또한 별도의 영구적인 저장 공간을 제공하지 않아 학습에 필요한 데이터 셋을 불러오고 구글 드라이브와 연동하느라 애를 먹었던 기억이 납니다.

위 문제들을 해결할 수 있는 서비스가 바로 Paperspace Gradient 입니다. Colab과 유사하게 강력한 GPU 자원을 활용할 수 있는 Jupyter Notebook 환경을 제공 하는 서비스입니다.

 

( 참고: https://facerain.club/paperspace/ )

 

 

무료버전 사양 비교 Colab VS Gradient 

참고 : https://news.machinelearning.sg/posts/google_colab_vs_paperspace_gradient/