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原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-alternatives-to-google-colab-for-long-running-tasks
原文作者：Kanwal Mehreen
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# 引言
如果像我一样缺乏昂贵的GPU资源，我敢肯定你一定遇到过Google Colab。它提供了免费的GPU访问权限，拥有非常友好的Jupyter界面，而且无需设置，这使其成为初步实验的绝佳选择。但我们不能否认它的局限性。会话会在一段不活动时间后断开，通常是闲置 90 分钟或最长 12 到 24 小时，即使是付费套餐也是如此。有时运行时会意外重置，并且最大执行窗口也有限制。对于处理大型语言模型（LLMs）等需要可能持续数天且具有一定持久性的基础设施的工作，这些限制成为了主要的瓶颈。
因此，在本文中，我将向你介绍五种实用的 Google Colab 替代方案，它们提供了更稳定的运行时。这些平台为你的数据科学项目提供了更少的干扰和更强大的环境。
# 1. Kaggle Notebooks
Kaggle Notebooks 就像是 Colab 的“兄弟”，但它比即兴探索感觉更具结构性和可预测性。它们提供免费访问 GPU 和 TPU 的权限，设有每周配额——例如，大约 30 小时 GPU 时间和 20 小时 TPU 时间——并且每个会话可以运行数小时才会停止。你还可以获得相当多的存储空间，并且环境预装了大多数常见的数据科学库，因此你可以立即开始编码，无需太多设置。由于 Kaggle 与其公共数据集和竞赛工作流程紧密集成，因此它在模型基准测试、运行可复现实验以及参与竞赛方面表现出色，尤其是在你希望获得一致的运行时间和版本控制的Notebook时。
// 主要特点
- 与数据集和版本绑定的持久性Notebook
- 有确定配额的免费GPU和TPU访问
- 与公共数据集和竞赛的紧密集成
- 可复现的执行环境
- Notebook和输出的版本控制
# 2. AWS SageMaker Studio Lab
AWS SageMaker Studio Lab 是一个基于 AWS 构建的免费Notebook环境，比许多其他在线Notebook感觉更稳定。你可以在这里获得带有 CPU 和 GPU 选项的 JupyterLab 界面，它不需要 AWS 账户或信用卡即可入门，因此你只需用电子邮件即可快速上手。与标准的 Colab 会话不同，由于存储是持久的，你的工作空间和文件在会话之间会保留下来，所以你每次回到项目时都不必重新加载所有内容。计算时间和存储仍然有限制，但对于许多学习实验或可重复的工作流程来说，回来后可以继续上次中断的地方，而不会丢失你的设置，这要容易得多。它还具有良好的 GitHub 集成功能，如果你需要，可以同步 Notebook 和数据集，并且因为它运行在 AWS 的基础设施上，所以相比于不保留状态的免费Notebook，你遇到的随机断开连接的情况会更少。
// 主要特点
- 持久化的开发环境
- 连接中断更少的 JupyterLab 界面
- 提供 CPU 和 GPU 运行时
- AWS 支持的基础设施可靠性
- 如果需要，可无缝升级到完整的 SageMaker
# 3. RunPod
RunPod 是一个围绕 GPU 工作负载构建的云平台，你按小时租用 GPU 实例，并完全控制整个环境，而不是像在 Colab 中那样在短Notebook会话中运行。你可以快速启动专用的 GPU Pod，并从各种硬件选项中进行选择，从主流显卡到高端加速器，并且你只需为你使用的部分按秒付费，如果你只需要原始的 GPU 访问权限进行训练或推理，这比大型云提供商更具成本效益。与强制超时断开的固定Notebook运行时不同，RunPod 会为你提供持久化的计算能力，直到你手动停止它，这使其成为更长作业、LLM 训练或可以不间断运行的推理管道的可靠选择。你可以导入自己的 Docker 容器，使用 SSH 或 Jupyter，甚至可以接入预先配置好的流行机器学习任务模板，所以一旦掌握了基础知识，设置过程就相当顺利。
// 主要特点
- 持久性 GPU 实例，没有强制超时
- 支持 SSH、Jupyter 和容器化工作负载
- 广泛的 GPU 选项
- 是训练和推理管道的理想选择
- 无需长期承诺即可简单扩展
# 4. Paperspace Gradient
Paperspace Gradient（现已并入 DigitalOcean）使云 GPU 易于访问，同时保持熟悉的Notebook体验。你可以启动由 CPU 或 GPU 实例支持的 Jupyter Notebook，并获得一些持久化存储，这样你的工作在运行之间就能保留下来，这在你想要在不重建环境的情况下返回项目时非常有用。它有一个免费套餐，你可以启动带有免费 GPU 或 CPU 访问权限和几 GB 存储空间的基础Notebook，如果你支付 Pro 或 Growth 套餐费用，则可以获得更多存储空间、更快的 GPU 以及同时运行更多Notebook的能力。Gradient 还为你提供了用于调度作业、跟踪实验和组织工作的工具，因此它感觉更像一个开发环境，而不是一个简单的Notebook窗口。因为它在设计时就考虑了持久性项目和干净的界面，所以如果你需要更长时间运行的任务、更多的控制权，以及比短期Notebook会话更平滑地过渡到生产工作流程，它会表现良好。
// 主要特点
- 持久化的Notebook和基于VM的工作流程
- 用于长时间运行任务的作业调度
- 多种 GPU 配置
- 集成的实验跟踪
- 用于管理项目的干净界面
# 5. Deepnote
Deepnote 与 Colab 等工具的感觉有所不同，因为它更侧重于协作而非原始计算能力。它专为团队打造，允许多人协同处理同一个Notebook，留下评论并跟踪更改，无需额外设置。实际上，它的感觉很像 Google Docs，但用于数据工作。它还可以轻松连接到数据仓库和数据库，这使得导入数据更加简单。你可以在Notebook中直接构建基本的仪表板或交互式输出。免费套餐涵盖了基本的计算和协作，而付费计划则增加了后台运行、调度、更长的历史记录和更强的机器。由于所有内容都在云中运行，你可以离开后再回来，而无需担心本地设置或文件不同步的问题。
// 主要特点
- Notebook的实时协作
- 持久化的执行环境
- 内置版本控制和评论功能
- 与数据仓库的强大集成
- 非常适合基于团队的分析工作流程
# 总结
如果你需要原始的 GPU 功耗和长时间运行的作业，RunPod 或 Paperspace 等工具是更好的选择。如果你更关心稳定性、结构和可预测的行为，SageMaker Studio Lab 或 Deepnote 通常更合适。没有唯一最佳选项。这取决于对你来说最重要的是什么，无论是计算能力、持久性、协作还是成本。
如果你一直遇到 Colab 的限制，迁移到这些平台之一不仅仅是为了舒适。它能节省时间，减少挫败感，让你专注于工作，而不是眼看着会话断开。
Kanwal Mehreen 是一位机器学习工程师和技术撰稿人，对数据科学以及人工智能与医学的交叉领域有着深厚的兴趣。她是电子书《Maximizing Productivity with ChatGPT》的合著者。作为 2022 年 APAC 谷歌一代学者，她倡导多样性和学术卓越。她还被认证为 Teradata 技术多样性学者、Mitacs Globalink 研究学者和哈佛 WeCode 学者。Kanwal 是变革的坚定倡导者，她创立了 FEMCodes 以赋权 STEM 领域的女性。
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