💻 Где запускать модели, если дома нет мощного GPU? #MLSTART

Не у всех есть дома RTX 4090 (и это нормально 😄). Но это вообще не повод откладывать эксперименты с ML и LLM. На старте почти всё можно делать в облаке - быстро, дёшево (иногда бесплатно) и без боли с настройкой окружения.

Вот два варианта, которыми я сам пользовался 👇

🏟 Kaggle Notebooks

Kaggle - это не только соревнования, но и удобная среда для запуска ноутбуков с GPU.

Что здесь хорошего:
- Бесплатный доступ к GPU (обычно T4 / P100, с лимитами по времени)
- Уже настроенное окружение: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face - всё из коробки
- Огромное количество публичных ноутбуков - можно смотреть, как другие решают задачи

Отличный вариант, если хочется поучиться ML, попробовать fine-tuning лёгких моделей или поиграться с датасетами и baseline-решениями.

🚀 Google Colab

Google Colab - классика, с которой начинали (и продолжают начинать) очень многие.

Плюсы:
- Бесплатные GPU и TPU (сессионно, с ограничениями)
- Легко подключать Google Drive для данных и моделей
- Огромное количество туториалов и примеров

Если захочется больше стабильности и ресурсов - есть платные тарифы (Colab Pro / Pro+), но на старте бесплатной версии более чем достаточно.

💡 Что важно понимать: лимиты есть везде, сессии могут обрываться, GPU могут быть недоступны. Для обучения огромных моделей этого не хватит - но для обучения небольших моделей, экспериментов и прототипов это вообще не проблема.

Большинство задач на старте - это не "обучить 70B модель", а понять пайплайн и механику. Kaggle и Colab закрывают 80% учебных и экспериментальных задач и позволяют спокойно двигаться дальше.

Вернуться к оглавлению

👩‍💻 Data Flow