No todos tienen una RTX 4090 en casa (¡y eso está bien 😄). Pero eso no es motivo para posponer los experimentos con ML y LLM. Al principio, casi todo se puede hacer en la nube: rápido, económico (a veces gratis) y sin la molestia de configurar el entorno.
Aquí hay dos opciones que he usado personalmente 👇
🏟 Kaggle Notebooks
Kaggle no es solo competencias, sino también un entorno conveniente para ejecutar notebooks con GPU.
Lo bueno aquí:
- Acceso gratuito a GPU (generalmente T4 / P100, con límites de tiempo)
- Entorno ya configurado: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, todo listo para usar
- Una gran cantidad de notebooks públicos: puedes ver cómo otros resuelven problemas
Excelente opción si quieres aprender ML, probar fine-tuning de modelos ligeros o jugar con conjuntos de datos y soluciones baseline.
🚀 Google Colab
Google Colab es un clásico con el que muchos empezaron (y siguen empezando).
Ventajas:
- GPU y TPU gratuitos (por sesión, con limitaciones)
- Fácil conectar Google Drive para datos y modelos
- Gran cantidad de tutoriales y ejemplos
Si necesitas más estabilidad y recursos, hay planes de pago (Colab Pro / Pro+), pero al principio la versión gratuita es más que suficiente.
💡 Es importante entender: hay límites en todas partes, las sesiones pueden interrumpirse, las GPU pueden no estar disponibles. Esto no es suficiente para entrenar modelos enormes, pero para entrenar modelos pequeños, experimentos y prototipos no es un problema.
La mayoría de las tareas al principio no son "entrenar un modelo de 70B", sino entender el pipeline y la mecánica. Kaggle y Colab cubren el 80% de las tareas educativas y experimentales, permitiéndote avanzar sin problemas.
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