Paperspace
皆さんは機械学習やマイニング等でGPU環境が必要となった時に、どうしているでしょうか。
自分でGPUを買うという人もいれば、AWSやGCPなどのクラウドサービスを使うという方も多いのではないでしょうか。
これらのクラウドサービスは、素晴らしいですが、インフラの知識がないアプリケーションエンジニアなどにはとっつきにくいものとなっているのも事実です。
そこで登場したのが、Y Combinator出身のPaperspaceです。
Paperspaceは導入が容易というのが一つの売りのようで、実際に使ってみましたが、確かに簡単に仮想マシンを立てて、機械学習のトレーニングまで出来ました。
導入
導入についてはこちらの記事を参照ください。
使用感
実際に使ってみてですが、導入はかなり簡単でした。機械学習用のパッケージもすでにインストールしてあるテンプレートが用意してあって、環境構築の手間もないです。
そしてベータ版となっていますが、デスクトップも使えるので、私はjupyter notebookをデスクトップで開いて実行してます。
価格はこのようになっています。
従量課金制だと一番安いので、0.40\$/hourですね。これにプラスして、月額課金のストレージ代を払います。100GBで6\$/Month、250GBで7\$/Month、500GBで10\$/Monthといった感じです。私は結構使って、月1.5万くらいでした。
また、データセンターが置いてあるリージョンが３つしかなく、日本から遠いため、デスクトップ環境では若干操作にタイムラグが生じます。
まとめ
機械学習やってみたいけど、AWSとかGCPのインフラ周り良くわかんないや、という人はぜひPaperspaceを検討してみてはいかがでしょうか。