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Google Collaboratory lance une option de paiement à l'utilisation

Colaboratoire Google (Colab en abrégé), le service de Google conçu pour permettre à quiconque d'écrire et d'exécuter du code Python arbitraire via un navigateur WebEst introduisant un plan par répartition. Dans son premier changement de prix depuis que Google a lancé les forfaits premium Colab en 2020, Colab donnera désormais aux utilisateurs la possibilité d'acheter du temps de calcul supplémentaire sur Colab avec ou sans abonnement.

Google indique que la mise à jour n'affectera pas le niveau gratuit de Colab, qui reste dans sa forme actuelle. Le seul changement important est que les utilisateurs peuvent acheter un accès au calcul sous la forme d'« unités de calcul », à partir de 9.99 $ pour 100 unités ou 49.99 $ pour 500.

Comme l'explique le chef de produit de Google Colab, Chris Perry, dans un article de blog :

Les utilisateurs payants ont désormais la possibilité d'utiliser leur quota de calcul, mesuré en unités de calcul, au taux de leur choix. Au fur et à mesure que les unités de calcul sont épuisées, un utilisateur peut choisir d'en acheter davantage sur une base de paiement à l'utilisation, à sa discrétion. Une fois qu'un utilisateur a épuisé ses unités de calcul, son quota d'utilisation de Colab revient à nos plafonds de niveau gratuit.

Parallèlement au lancement du paiement à l'utilisation, Google a annoncé que les utilisateurs payants de Colab peuvent désormais choisir entre des GPU standard ou "premium" dans Colab ; ces derniers sont généralement des GPU Nvidia V100 ou A100 Tensor Core. (Les GPU standard de Colab sont généralement des GPU Nvidia T4 Tensor Core.) Cependant, La société note que l'obtention d'une attribution de type de puce GPU spécifique n'est pas garantie et dépend de plusieurs facteurs., y compris la disponibilité d'un utilisateur et le solde payé avec Colab.

La sensibilité aux variations de prix reflète la croissance de Colab depuis sa sortie d'un projet interne de Google Research fin 2017. La plateforme est devenue le tableau de bord numérique de facto pour les démos au sein de la communauté de recherche en IA ; Il n'est pas rare que les chercheurs qui ont écrit du code incluent des liens vers des pages Colab dans ou à côté des référentiels GitHub qui hébergent le code.

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