告别选择困难！2023年最值得尝试的AI模型训练平台实测盘点

朋友，你是不是也经历过这样的抓狂时刻？深夜加班准备跑个模型，结果平台卡在数据上传环节转圈圈；好不容易调试好参数，发现算力资源已经被人抢光；看着账单上惊人的费用，恨不得自己手写神经网络...别问我怎么知道的,说多了都是泪。

经过这半年把国内外主流平台都折腾了一遍，我总算摸清了门道，今天咱们不聊虚的，直接上干货,说说不同类型的训练平台该怎么选。

先说说国内阵营的几位选手

如果你刚入门，或者项目对数据合规有要求，建议先从国内平台试水，百度的BML平台属于"稳重型选手"，文档齐全得就像教科书，连数据标注都给你准备了预置方案，不过它的交互界面稍微有点传统,年轻人可能需要适应时间。

阿里云的PAI平台则像个"全能型管家"，从数据预处理到模型部署一条龙服务，特别要夸的是它的资源调度能力，高峰期很少出现资源挤兑，但要注意，它和其他阿里云服务绑定较深，如果你不是阿里云用户,可能会觉得有些功能用起来隔靴搔痒。

华为云的ModelArts最近势头很猛，在分布式训练上确实有两把刷子，我测试过一个目标检测项目，同样的数据量比其他平台快了近20%，不过它的学习曲线稍微陡峭,新手可能需要多花点时间熟悉概念。

再来看看国际选手

Kaggle Kernels绝对是"新手村神器"，完全免费的环境还自带丰富数据集，特别适合练手和小型项目，不过免费套餐的资源限制也比较明显,稍微复杂点的模型就跑得吃力。

Google Colab可以说是"平民玩家的福音"，和Google Drive无缝衔接的操作体验让人感动，我很多原型验证都是先在Colab上跑通，再迁移到其他平台，Pro版本的性价比相当不错,就是有时候需要抢显卡。

AWS SageMaker适合"不差钱的企业用户"，功能全面得像瑞士军刀，自动化调参功能尤其惊艳，但它的计费方式有点复杂，不小心就会产生意外账单,建议先设置好预算提醒。

Azure Machine Learning在与其他微软服务集成方面优势明显，如果你公司全套都用微软生态，选它能省不少事，它的可视化界面做得特别友好,不太懂代码的业务人员也能上手。

几个选平台的小贴士

看技术栈匹配度，如果你用PyTorch居多，就别选对TensorFlow优化更好的平台,反之亦然。

算力资源要问清楚，有些平台宣传时说得天花乱坠，实际可用显卡型号却很老旧,一定要确认支持的GPU型号。

留意隐藏成本，存储费用、数据传出费用这些容易被忽略,我就在这上面栽过跟头。

社区支持很重要，遇到问题时,活跃的社区能帮你节省大量排查时间。

说到底，选平台就像找对象，没有最好的，只有最适合的，建议先拿个小项目在各个平台上试跑一遍，亲身感受下操作流程、训练速度和故障排除体验，别怕麻烦，前期多花点时间测试,能避免后续很多糟心事。

对了，最近我在试一个新兴平台，虽然名气不大但性价比惊人，下回有机会再跟大家细聊，如果你有什么私藏好用的平台，也欢迎在评论区分享,咱们互通有无嘛！

工具终究是工具，最重要的还是你的想法和创意，选个趁手的平台,然后就去尽情创造吧！

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