Los más costosos computacionalmente son problemas basados en datos de imágenes.
Un problema típico podría tomar de 9 a 12 horas de tiempo de CPU para un solo experimento.
Es frustrante hipertunear tales modelos en una CPU. ¡Las cosas no mejorarán incluso cuando intente con GPU integradas ( Geforce GTX 1050, etc. )!
Entonces, opté por AWS, probé “g2.2xlarge” y “g3.4xlarge”. Funcionan con GPU Tesla M60 y tienen una RAM de 8GB / 4GB. Esto se reduce por tiempo de hiperturning a una hora.
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Me costó alrededor de INR 1000 para terminar un desafío. Utilicé alrededor de 10-12 horas de instancias de GPU EC2 bajo demanda y un par de días de almacenamiento SSD (esto es insignificante)
También para su información, si es estudiante universitario, es elegible para créditos de AWS cuando opta por el paquete de estudiantes de Github. Puede obtener alrededor de $ 150 en créditos.
