Nicht jeder hat zu Hause eine RTX 4090 (und das ist völlig in Ordnung 😄). Aber das ist überhaupt kein Grund, Experimente mit ML und LLM aufzuschieben. Am Anfang kann man fast alles in der Cloud erledigen – schnell, günstig (manchmal kostenlos) und ohne Schmerzen bei der Einrichtung der Umgebung.
Hier sind zwei Optionen, die ich selbst genutzt habe 👇
🏟 Kaggle Notebooks
Kaggle ist nicht nur für Wettbewerbe da, sondern auch eine praktische Umgebung zum Ausführen von Notebooks mit GPU.
Was hier gut ist:
- Kostenloser Zugang zu GPU (normalerweise T4 / P100, mit Zeitlimits)
- Bereits eingerichtete Umgebung: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face – alles sofort einsatzbereit
- Riesige Anzahl öffentlicher Notebooks – man kann sehen, wie andere Probleme lösen
Eine hervorragende Option, wenn man ML lernen, leichtes Fine-Tuning ausprobieren oder mit Datensätzen und Baseline-Lösungen herumspielen möchte.
🚀 Google Colab
Google Colab ist ein Klassiker, mit dem viele angefangen haben (und immer noch anfangen).
Vorteile:
- Kostenlose GPUs und TPUs (sitzungsbasiert, mit Einschränkungen)
- Einfaches Anbinden von Google Drive für Daten und Modelle
- Riesige Anzahl von Tutorials und Beispielen
Wenn man mehr Stabilität und Ressourcen möchte, gibt es kostenpflichtige Tarife (Colab Pro / Pro+), aber am Anfang reicht die kostenlose Version völlig aus.
💡 Wichtig zu verstehen: Überall gibt es Limits, Sitzungen können abbrechen, GPUs können nicht verfügbar sein. Für das Training riesiger Modelle reicht das nicht – aber für das Training kleiner Modelle, Experimente und Prototypen ist das überhaupt kein Problem.
Die meisten Aufgaben am Anfang sind nicht „ein 70B-Modell trainieren“, sondern die Pipeline und Mechanik verstehen. Kaggle und Colab decken 80% der Lern- und Experimentieraufgaben ab und ermöglichen es, ruhig weiterzumachen.
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