Il n'y a pas de services gratuits illimités *, mais certains ont un crédit de départ ou des offres gratuites lors de l'inscription initiale. Voici quelques suggestions à ce jour:
AWS: s'il s'agit spécifiquement de l'apprentissage en profondeur sur un grand ensemble de données, alors probablement AWS est sorti - leur offre gratuite ne couvre pas les machines avec une puissance de traitement suffisante pour s'attaquer aux projets d'apprentissage en profondeur.
Google Cloud pourrait le faire, l'offre de crédit de départ est assez bonne pour faire un peu d'apprentissage en profondeur (pendant peut-être quelques semaines), bien qu'ils aient des restrictions d'inscription et fiscales.
Azure propose un niveau gratuit avec des options de traitement et de stockage limitées.
La plupart des offres gratuites semblent suivre le modèle "Freemium" - vous offrent un service limité que vous pouvez apprendre à utiliser et peut-être aimer. Cependant, pas assez pour une utilisation intensive (par exemple pour la formation d'un logiciel de reconnaissance d'image ou d'un modèle PNL à partir de zéro), sauf si vous êtes prêt à payer.
Ce meilleur conseil est de faire le tour pour une meilleure offre de départ et le meilleur prix. Un examen des services ne convient pas ici, car il sera rapidement obsolète et ne sera pas une bonne utilisation de Stack Exchange. Mais vous pouvez trouver des questions similaires sur Quora et d'autres sites - votre meilleur pari est de faire une recherche sur le Web pour les "services de calcul en nuage pour l'apprentissage en profondeur" ou similaire et s'attendre à passer du temps à comparer les notes. Quelques services spécialisés d'apprentissage en profondeur ont fait leur apparition récemment, tels que Nimbix ou FloydHub , et il existe également de grands acteurs tels que Azure, AWS, Google Cloud.
Vous ne trouverez rien de complètement gratuit et sans encombre, et si vous voulez le faire régulièrement et avoir le temps de construire et d'entretenir le matériel, il est moins cher d'acheter votre propre équipement à long terme - au moins à un niveau personnel.
Pour décider de payer pour le cloud ou de construire le vôtre, alors envisagez un prix typique pour une machine cloud adaptée à la réalisation d'un apprentissage en profondeur à environ 1 $ par heure (les prix varient cependant beaucoup, et cela vaut la peine de magasiner, ne serait-ce que pour trouver une spécification qui correspond à votre problème). Il peut y avoir des frais supplémentaires pour le stockage et le transfert de données. Comparez cela à des machines d'apprentissage approfondi pré-construites coûtant à partir de 2000 $ , ou construisant la vôtre pour 1000 $ - ces machines ne sont peut-être pas 100% comparables, mais si vous travaillez par vous-même, le point de récupération va être après seulement quelques-unes mois d'utilisation. Bien que n'oubliez pas les coûts d'électricité - une machine puissante peut consommer 0,5 kW tout en étant fortement utilisée, cela représente donc plus que ce à quoi vous pourriez vous attendre.
Les avantages du cloud computing sont que quelqu'un d'autre fait le travail de maintenance et prend le risque de défaillance matérielle. Ce sont des services précieux, dont le prix est en conséquence.
* Mais voir la réponse de Jay Speidall au sujet du service colab de Google, qui semble être libre d'utiliser, mais peut avoir des limitations T&C qui peuvent vous affecter (par exemple, je doute qu'ils seront heureux que vous exécutiez la production de contenu de Deep Dream ou de Style Transfer dessus)