Paperspace

产品简介

Paperspace是一个专注于人工智能和机器学习开发的高性能云平台，现已成为DigitalOcean的一部分。平台致力于为开发者、数据科学家、研究人员以及创意专业人士提供简单、快速且经济高效的GPU算力资源。与传统的云服务商相比，Paperspace极大地简化了配置和管理复杂计算环境的流程，用户可以通过其友好的Web界面在几分钟内启动并运行一个预装了主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch）和开发工具（如Jupyter Lab）的云端工作站。其核心产品线包括用于交互式开发的Gradient Notebooks、用于构建自动化训练和部署流程的Gradient Workflows，以及提供更灵活控制的Core虚拟机。Paperspace的目标是打破高性能计算的门槛，让从个人爱好者到企业级团队的每一个人都能轻松利用尖端GPU技术，加速从数据探索、模型训练到应用部署的全过程。

主要功能

• Gradient Notebooks： 提供基于云端的Jupyter Notebook环境，预配置了最流行的机器学习库和框架。用户无需进行繁琐的本地环境设置，即可直接在浏览器中编写和运行代码，并能随时切换从免费GPU到顶级A100等不同性能的计算实例。
• Core 虚拟机： 提供功能完备的云端桌面和服务器，支持Windows和多种Linux发行版。用户可以像使用本地计算机一样获得完全的控制权限，安装任意软件，非常适合需要高度自定义环境的开发、3D渲染或游戏串流等任务。
• Gradient Workflows： 这是一个强大的MLOps（机器学习运维）工具，允许用户通过简单的YAML配置来定义、自动化和扩展复杂的机器学习管道。它可以将数据处理、模型训练、评估和部署等多个步骤串联起来，实现可重复的、可扩展的AI工作流。
• 丰富的模板和容器市场： 平台内置了大量预先配置好的模板，覆盖了从通用深度学习到特定应用（如Stable Diffusion、LLaMA）的各种场景。用户可以一键启动这些模板，快速进入工作状态，同时也支持使用自定义的Docker容器。
• 团队协作与数据管理： Paperspace支持创建团队项目，成员可以共享计算资源、代码和数据。平台提供共享云盘（Shared Drives）和公共数据集功能，简化了团队成员之间的数据同步和协作流程，显著提升了开发效率。

使用方法

1. 注册与登录： 访问Paperspace官方网站，使用电子邮箱或关联GitHub/Google账户进行注册，然后登录到您的控制台。
2. 创建项目： 在控制台内，首先创建一个项目（Project）。项目是组织和管理您的Notebooks、虚拟机和数据的工作空间。
3. 选择产品类型： 在项目中，根据您的需求选择要创建的资源类型。通常是选择“Notebooks”进行交互式开发，或选择“Machines”（即Core虚拟机）以获得更完整的桌面环境。
4. 配置环境和硬件：
   • 选择模板： 从官方提供的丰富模板中选择一个，例如PyTorch、TensorFlow或针对特定应用的模板。您也可以选择一个基础的操作系统或使用自定义容器。
   • 选择机器： 根据您的性能和预算需求，选择合适的CPU或GPU实例。Paperspace提供了从免费GPU到高端NVIDIA H100等多种选项。
   • 配置存储： 设置Notebook的存储空间大小，并可以选择性地挂载共享云盘。
5. 启动与连接： 完成配置后，点击“Start”按钮启动实例。启动后，您可以直接在浏览器中打开Jupyter Lab界面，或者通过提供的SSH凭据从本地终端连接到您的虚拟机。
6. 使用与管理： 在启动的环境中进行编码、模型训练或数据分析等工作。完成工作后，务必及时在控制台手动“Deactivate”或“Shutdown”您的实例，以停止计费。

产品价格

• 订阅方案：

  • Free Plan： 提供免费的CPU和基础GPU实例的访问权限，但有使用时长和性能限制，适合个人学习和小型实验。
  • Pro Plan： 每月10美元，提供更多高级GPU选项、更长的自动关闭时间、并行任务数量增加等高级功能，适合个人开发者和小型团队。
  • Growth Plan： 每月39美元起（根据团队人数），包含Pro版所有功能，并增加了团队管理、共享云盘、VPC网络等企业级功能。

• 按需计算费用：

  • 用户在使用GPU或CPU实例时，会按小时进行计费。
  • 不同性能的机器价格不同，从免费的M4000 GPU，到每小时几美元的NVIDIA A100、H100等高端GPU，价格阶梯分明。
  • 用户只需为实际运行的时间付费，关闭实例后即停止计费。

• 存储费用：

  • Notebook和虚拟机的持久化存储是单独计费的，通常按每GB每月约0.1美元至0.29美元不等的价格收费。
  • 共享云盘（Shared Drives）也按存储容量和订阅计划单独计费。

应用场景

• 深度学习模型训练与研究： 数据科学家和研究人员可以利用Paperspace强大的GPU资源，快速训练复杂的神经网络模型，例如用于计算机视觉的CNN模型或用于自然语言处理的Transformer模型。
• AI艺术与内容生成： 创意工作者和爱好者可以利用预置的Stable Diffusion或Midjourney等模板，轻松部署和运行文生图、图生图模型，进行AI艺术创作，而无需在本地配置复杂的环境。
• 数据科学与大数据分析： 在云端的Jupyter环境中加载和处理大规模数据集，进行探索性数据分析（EDA）、数据可视化和建立预测模型，充分利用云端计算的弹性和可扩展性。
• 3D建模与视觉特效渲染： 艺术家和设计师可以将Paperspace的Core虚拟机作为云端图形工作站，运行Blender、Maya、Cinema 4D等专业软件，利用高性能GPU加速复杂场景的渲染过程。
• 远程开发与云端编程环境： 开发者可以创建一个与本地环境隔离的、功能强大的云端开发环境。这对于需要特定操作系统或硬件配置，或者希望在任何设备上都能保持一致开发体验的场景非常有用。