Paperspace

Freemium

Paperspace 是一个用于构建、训练和部署机器学习应用的云平台，提供托管式 Notebook、GPU 计算实例和部署工作流，服务于机器学习开发者、数据科学家、研究人员及需要按需加速计算的团队。

什么是 Paperspace？

Paperspace 是一个用于构建、训练和部署机器学习应用的云平台。它集成了基于浏览器的托管式 Jupyter Notebook，用于探索和原型设计；由 GPU 驱动的 Machines，用于训练和计算；以及部署工具，可通过可扩展的 API 端点提供模型服务。

该平台抽象了加速计算所涉及的大部分基础设施工作。用户可以从模板或自己的项目开始，选择由 GPU 或 IPU 支持的实例，跟踪实验和数据集，并将模型从开发阶段推进到生产环境。平台既支持个人工作，也支持团队协作，包括共享项目、邀请、权限、版本控制和使用量控制。

Paperspace 现已成为 DigitalOcean 的一部分。可用的使用和工作区选项包括用于探索的免费访问、面向个人和团队的付费方案，以及定价页面所述的独立私有云、混合云、本地部署或自托管安排。

通过浏览器使用预构建模板或现有项目启动支持 GPU 的 Jupyter Notebook。环境采用托管和容器化方式，减少手动配置服务器和依赖项的需求。

Machines 按需提供多种 GPU 实例类型，同时平台也介绍了由 IPU 支持的实例，用于加速工作负载。实例选项支持模型训练、微调、模拟、渲染及其他 GPU 计算任务。

可以一起或分别使用 Notebooks、Machines 和 Deployments 来探索数据、开发模型、训练模型，并推动应用进入生产环境。

Notebook 功能包括持久化存储、版本控制、标签、数据集跟踪、终端、系统指标、日志流式传输，以及用于启动、克隆和停止环境的生命周期控制。

团队可以邀请协作者、设置权限、派生公共项目并监控使用量。平台还提供 API、Python CLI 和 SDK，用于程序化工作流。

Paperspace 表示支持主流机器学习框架和库，其 AI 平台页面还指出支持连接 GitHub，以便使用 Git 管理工作和计算资源。

开发者或研究人员可以选择模板，启动基于浏览器的 Jupyter 环境，探索数据集并构建概念验证，无需设置本地 GPU 服务器。

团队可以将 Notebook 中的工作迁移到由 GPU 支持的 Machines 上来训练模型或微调基础模型，选择适合工作负载的实例类型，并按需扩展计算资源。

开发者可以使用该平台开发基于 LLM 或生成式媒体的应用，并随着项目成熟继续推进训练和部署工作流。

完成开发和训练后，用户可以使用 Deployments 通过将模型转换为用于推理的可扩展 API 端点，让应用投入运行。

小型团队、研究小组和组织可以使用共享工作区、项目可见性控制、邀请、权限、版本控制和使用量信息来协调实验。

Paperspace 的机器学习工作流包含哪些产品？

该平台介绍了三个主要组件：用于开发和探索的 Notebooks、用于 GPU 或 IPU 支持的计算与训练的 Machines，以及用于通过可扩展 API 端点提供模型服务的 Deployments。它们可以一起使用，也可以单独使用。

如何启动 Notebook？

你可以通过浏览器启动支持 GPU 的 Jupyter Notebook，选择预构建模板或使用自己的项目，然后开始工作，无需手动配置服务器或依赖项。Notebook 可以在工作区中启动、克隆和停止。

Paperspace 支持团队项目吗？

支持。相关资料介绍了团队创建、协作者邀请、权限、共享和私有项目，以及适用情况下的公共链接或项目，并可查看使用量。付费团队方案会提供不同的工作区、存储、Notebook 和协作额度。

如何计费？

Paperspace 的定价包括免费和付费工作区方案，付费实例类型的计算使用量另行计费。定价页面介绍了最新 GPU 和 IPU 的按秒计费，以及适用方案的存储超额费用。具体实例和方案费用因选项而异。

Paperspace 可以在其托管云之外运行吗？

定价信息介绍了某些托管服务的私有云、本地部署、混合云和自托管选项。可用性和配置取决于所选安排，具体情况应向提供商确认。