炼丹必备!推荐一个超级好用的机器学习云平台

矩池云是一个专业的国内深度学习云平台,拥有着良好的深度学习云端训练体验,和高性价比的自建GPU集群资源。

 

高性价比

 

矩池云拥有很高的性价比,其的计费方式主要分为按时租与按周/月租。按时租用采用的是分钟级的实时计费模式,满足了用完即走的短时需要;按周/月租会以一个优惠的价格出租,可以满足长期租用的需求。

 

矩池云的优惠折扣特别大,我们以2080Ti单卡为例,36小时折扣后的价格才55元,每小时单价仅1.52元,属于全网最低价。另外矩池云时不时会做特价活动,比如0.9的2080Ti单卡等。

 

矩池云GPU产品价目表

另外,矩池云还为用户提供了代码调试与数据处理用的CPU机器,与GPU机器搭配使用更加省钱。

 

矩池云CPU产品价目表

高校免费版

 

矩池云还上线了高校版,专门为老师们提供了完备的人工智能教学实践环境。帮助老师和同学们可以专注于深度学习研究,提高实验的效率。

 

面对教学期间深度学习算力不足的情况,矩池云推出了高校测试版,有教学实践、课题研究、教材编写等方面的老师们可以免费申请。同时矩池云还推出了高校课程版和私有化部署,来满足校园教育场景下对深度学习平台的不同需求。

 

矩池云高校版申请地址:

https://matpool.com/education      

支持课程管理

 

课程版配有一套完整的课程管理系统,老师可以根据实际情况来对课程、作业、数据集、GPU等资源进行统一的监控与管理。帮助老师节约时间与科研的成本,提高数据与算力资源的利用率。

 

高校课程版地址:https://matpool.com/course

      

                       

支持主流框架

 

矩池云支持Tensorflow、Keras、Pytorch、Caffe、MXNet、DeepFaceLab等国际知名框架,并环抱国内深度学习社区在4月支持了百度的PaddlePaddle、华为的MindSpore、旷视的MegEngine以及清华的Jittor。

      

为了更好的支持国内深度学习社区,国产框架可以通过邮件联系上架,矩池云会在第一时间进行收录。

 

支持主流数据集

 

常用数据集无需上传,矩池云为用户提供了现成的主流深度学习数据集,供用户快速访问和使用。

 

图像数据集:MNIST、CIFAR10、3D_Segmentation、VOC2012、COCO、ImageNet2012、Cityscapes、ModelNet、VGG-Face2、CASIA-WebFace;

自然语言处理数据集:dbpedia、imdb-sentiments、stanford-question-answering、amazonreviews、UCI-spambase、videos_and_music、youtube8m、beethoven;

kaggle:msdchallenge、netflix-prize-data、transaction_prediction;

天池:中文糖尿病标注数据集、Traffic_Flow_KDD_CUP_2017、User Behavior Data on Taobao App;

 

支持镜像保存

 

矩池云的部分机器支持保存当前环境的功能(包含机器中除网盘以外的所有文件变动)。保存成功后,下次租用机器时可从直接该环境中恢复。

       

       

 

高速网盘

       

矩池云自建了高速SSD网盘,每次租用的时候会自动挂载,内网平均传输速度100MiB/s。

       

 

网盘是永久性的存储,用户可以方便的管理其数据,矩池云为每一位注册的用户提供了5G的免费容量。

 

兼容第三方工具

 

矩池云支持第三方工具远程使用,如Jupyter、PyCharm、VS Code、Spyder、PuTTY、Xshell、VNC等软件。提供了SSH、HTTP、VNC三种种链接方式。

       

 

案例快速上手

 

矩池云提供了DEMO镜像,包含经典的MNIST数字识别、猫狗图像识别等机器学习模型的 JupyterLab,用户可以快速上手机器学习。

       

 

活动与售后

 

现在通过下面二维码注册即可获得118优惠券大礼包,可以用于抵扣。另绑定矩池云服务号即可获得5元体验金。

 

             

 

使用中如果遇到问题以及开发票等事宜,可以直接联系矩池云小助手,会在第一时间帮您解决。

 

             

矩池云希望可以帮助研究者们提高实验效率,同时帮助降低学习者的门槛。让用户更好的接触到最新的前沿深度学习内容,轻松训练自己的第一个模型。

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