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12个小时的 CPU 计算时间、4小时的 GPU 计算时间，以及15GB的存储空间
时间：2022-03-03 16:08:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-03 16:08:01 来源：行业动态
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这样的配置纵观整个行业，确实到位。
要知道，在使用 Pandas 或 XGBoost 进行经典 ML 算法训练的数据预处理时，12小时 CPU 时间基本足够。对于深度学习训练，也可选择 GPU 后端获得4小时计算时间，足以在较小的数据集上进行训练或微调模型。
换句话说，对初学者阶段 AI 模型，拿着上述资源基本都能免费训练完成。
同时，当下最流行的机器学习工具、框架和库也被预先打包进去，提供给注册者，能自定义 Conda 环境，也可安装开源的 JupyterLab 和 Jupyter Server 扩展。上述实验环境与 GitHub 紧密集成，使得创建的项目能够被轻松地复制和保存。
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