Какой конфигурации нужен ноут для комфортной локальной разработки в Дата Саенс?

Question

[Роми]

Как-то очень неспешно у меня работают на ноуте даже самые простые вычисления в Дата Саенс )) Colab на порядки быстрее (почему-то)

Отсюда вопрос: а что собственно нужно, чтобы вести комфортную разработку в Дата Саенс?

Ну, так, чтобы без фанатизма )) я про эти видеокарты за 500 тыс.р ))) есть ведь какие-то компромиссные варианты? Какие?

Answer 1

[humoured]

Если речь про видеоускорители для вычислений, то никакой производитель ноутбуков не предложит решения. Лучшим вариантом будет сборка отдельного системника у себя дома со специфическим видеоускорителем. Его выбор уже зависит от бюджета, но можно взять даже банальный GTX1080Ti, сильно подешевевший на вторичном рынке. А так — выбор очень велик, стоит посмотреть в сторону Nvidia Tesla. В зависимости от поколения они будут стоить чуть ли не от 30 тысяч рублей на площадках продажи б/у железок.

Answer 2

[mayton2019]

В свете последних трендов разработки - тебе нужен аккаунт в AWS или Azure и вот эти штуки

• https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-le...
  
• https://aws.amazon.com/sagemaker/
  

Мощность "твоей" мясорубки для DataScince не должна иметь никакого значения. Продуктовые pipelines все равно будут работать не на ноутбуках а на специфичном железе с поддержкой TPU.

Более того. Никакие "твои" специфичные железяки не должны превалировать над качеством модели на выходе.

Поэтому покупай себе самый обычный ноутбук и не парь мозги. Излишек денег потрать на облачные подписки.

Answer 3

[Сергей Ильин]

Присоединюсь к ответам умных ребят.
Если вы под DS подразумеваете «повертеть таблички в пандасе и разобраться в «классической машинке» (sklearn, бустинги и т.д.), то вам ничего не помешает это сделать на обычном ноуте. Любом. Тем более, датасеты обычно в начале тестовые и не тяжелые. Выбирать ли мак или нет - вообще дело исключительно вашего удобства.

Если вы хотите в «современный DS», в котором много занимает обработка изображений (какие-нибудь медицинские соревнования на Кэггл), то начинаются «вычислительные потолки» и вот тут вам действительно уже нужно идти либо в карточки, либо в облачные истории с AWS или что-то такое. Но тестовые штуки можно пробовать считать и на компе, и в Гугл-коллабе.

Все от задач.