Облачные ноутбуки – это революционное решение для науки о данных, предоставляющее бесплатный доступ к вычислительным ресурсам, готовым средам, функциям совместной работы и интеграциям со сторонними разработчиками – все, что необходимо для улучшения рабочего процесса.

Облачные блокноты стали сегодня нормой для специалистов по обработке данных и аналитиков, которые выполняют свой код и генерируют аналитические отчеты. Облачные ноутбуки предоставляют браузерный интерфейс для написания и выполнения кода без необходимости устанавливать что-либо локально. Кроме того, для ускорения исследований и разработок в области машинного обучения доступно высокопроизводительное оборудование.

Платформы облачных ноутбуков предоставляют не только бесплатные вычисления и готовые среды. Они также предлагают интеграцию со сторонними инструментами, совместную работу и возможность публикации. В этом блоге мы рассмотрим семь лучших облачных ноутбуков и их лучшие возможности. Использование этих возможностей позволит усовершенствовать ваш текущий стек разработок в области науки о данных.

1. Deepnote

Deepnote сейчас находится на вершине. Почему? Недавно они представили новые возможности, которые упростят вашу разработку. Мне нравится платформа, команда и сообщество. Более того, я использую ее для всех проектов в области науки о данных и машинного обучения.

Вы можете запустить машину менее чем за минуту и воспользоваться преимуществами предварительно созданной среды разработки. Она также поддерживает все виды языков программирования, и вы можете создать свою собственную среду с помощью Docker Hub.

Я настоятельно рекомендую вам создать учетную запись и испытать это на себе. С помощью функции Deepnote AI писать и отлаживать код стало проще даже для нетехнических специалистов.

2. Kaggle

Вместе с Deepnote компания Kaggle в этом году также представила новые возможности. Например, добавлены новые высокоуровневые графические процессоры, планирование прогонов, выделенные вкладки для моделей и быстрая загрузка набора данных. Единственное, что им нужно догнать, – это совместная работа и комментирование в реальном времени.

В Kaggle вы бесплатно получаете высокопроизводительные CPU, GPU и TPU. Кроме того, вы получаете бесплатное хранилище, доступ к наборам данных и коду с открытым исходным кодом, интеграцию с Google Cloud и возможность версионирования.

Это моя платформа, которую я использую, когда участвую в соревнованиях или экспериментирую с моделями глубокого обучения.

И снова я настоятельно рекомендую Kaggle благодаря сильному сообществу и высококлассному оборудованию для ваших ИИ-проектов.

3. Hex

Hex стал общедоступным, и это популярный вариант для решения задач науки о данных и аналитики. Он предоставляет схожие с Deepnote возможности, но из-за медленной загрузки среды и выполнения кода. Я поставил его на третье место. Кроме того, он ограничен по многим параметрам.

Hex – это современное рабочее пространство данных, призванное упростить работу с данными и сделать ее более коллективной. Она позволяет пользователям подключаться к различным источникам данных, включая базы данных, облачные хранилища и API. После подключения данных пользователи могут анализировать их с помощью SQL или Python непосредственно в интерактивных блокнотах.

4. Noteable

Я познакомился с Noteable, когда он был представлен в качестве плагина для ChatGPT. До этого я даже не подозревал о его существовании. Он прост, быстр и обладает широкими возможностями. 

Эта платформа обеспечивает подключение, загрузку, версионирование данных, публикацию блокнотов, совместную работу в реальном времени и быструю загрузку среды. Лучшее в этой платформе – ее минималистичный дизайн. Кроме того, ее можно подключить к ChatGPT для генерации и выполнения кода с выводами. Эта возможность делает ее очень ценной в категории блокнотов.

5. Google Colab

Google Colab это тот самый старый добрый облачный ноутбук, который мы любим и лелеем. Мы используем их для запуска нашего кода глубокого обучения, и иногда это отличный и удобный инструмент. За прошедшие годы ситуация изменилась, поскольку они ограничили бесплатный уровень и сосредоточились на платных опциях.

Кроме легкого доступа к бесплатному GPU и быстрого времени загрузки, Google Colab мало чем привлекает. Это не полноценная платформа для работы с данными, которую нужно использовать каждый день.

6. Naas

Naas известна своими шаблонами данных для решения всевозможных задач. Эта платформа представляет собой низкокодовое решение для создания мощных продуктов данных путем объединения автоматизации, аналитики и искусственного интеллекта.

Он имеет ограниченные вычисления и возможности. Однако ежемесячно предоставляется бесплатный кредит для запуска и выполнения кода. Кроме того, это JupyterLab в облаке.

7. Datalore

JetBrains Datalore похож на Noteable, но он медленный и не имеет некоторых ключевых функций. Кроме того, вы ограничены вычислительными возможностями. Раньше я выполнял свой код на платформе Datalore, но с момента ее запуска в ней не произошло никаких улучшений или изменений. Создается впечатление, что компания JetBrains забыла о ней. 

В ней есть некоторые функции, которые можно получить в Deepnote, но пользовательский интерфейс запутан, и новичку сложно к нему привыкнуть. Единственный плюс – бесплатное хранение и вычисления.

Заключение

В заключение следует отметить, что облачные ноутбуки стали незаменимыми инструментами для эффективной работы специалистов по обработке данных и аналитиков. Лучшие варианты обеспечивают высокую ценность благодаря бесплатным графическим процессорам, простоте настройки, функциям совместной работы и интеграции с другими сервисами. Deepnote выделяется как наиболее полнофункциональный вариант: быстрая загрузка среды, помощь ИИ, совместная работа в реальном времени и возможность публикации.

Kaggle отлично подходит для работы с глубоким обучением благодаря высокоуровневому аппаратному обеспечению. Hex и Noteable предлагают современные интерфейсы и такие интеграции, как ChatGPT. В то время как Google Colab и другие платформы имеют свои ниши применения, Deepnote, похоже, занимает лидирующее положение, поскольку она ориентирована на сквозной рабочий процесс в области науки о данных. Какую бы платформу вы ни выбрали, облачные блокноты, несомненно, улучшат ваши проекты в области науки о данных и повысят способность к получению глубоких выводов.