💻 Di mana menjalankan model jika di rumah tidak ada GPU yang kuat? #MLSTART

Tidak semua orang memiliki RTX 4090 di rumah (dan itu wajar 😄). Tapi ini bukan alasan untuk menunda eksperimen dengan ML dan LLM. Di awal, hampir semuanya bisa dilakukan di cloud - cepat, murah (kadang gratis) dan tanpa repot mengatur lingkungan.

Berikut dua opsi yang saya sendiri gunakan 👇

🏟 Kaggle Notebooks

Kaggle bukan hanya kompetisi, tetapi juga lingkungan yang nyaman untuk menjalankan notebook dengan GPU.

Apa yang bagus di sini:
- Akses gratis ke GPU (biasanya T4 / P100, dengan batasan waktu)
- Lingkungan yang sudah diatur: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face - semuanya siap pakai
- Banyak sekali notebook publik - Anda bisa melihat bagaimana orang lain menyelesaikan masalah

Pilihan bagus jika ingin belajar ML, mencoba fine-tuning model ringan, atau bermain dengan dataset dan solusi baseline.

🚀 Google Colab

Google Colab adalah klasik yang digunakan banyak orang untuk memulai (dan terus memulai).

Kelebihan:
- GPU dan TPU gratis (per sesi, dengan batasan)
- Mudah menghubungkan Google Drive untuk data dan model
- Banyak tutorial dan contoh

Jika ingin lebih stabil dan lebih banyak sumber daya, ada paket berbayar (Colab Pro / Pro+), tetapi di awal versi gratis sudah lebih dari cukup.

💡 Yang penting dipahami: batasan ada di mana-mana, sesi bisa terputus, GPU mungkin tidak tersedia. Ini tidak cukup untuk melatih model besar - tetapi untuk melatih model kecil, eksperimen, dan prototipe, ini sama sekali bukan masalah.

Sebagian besar tugas di awal bukanlah "melatih model 70B", tetapi memahami pipeline dan mekanika. Kaggle dan Colab mencakup 80% tugas pembelajaran dan eksperimental, dan memungkinkan Anda melanjutkan dengan tenang.

Kembali ke daftar isi

👩‍💻 Data Flow