目录

一、引言

二、国内免费算力平台（网络友好，中文生态完善）

1. 飞桨 AI Studio（百度）

2. 阿里天池实验室

3. 腾讯云 Cloud Studio

4. 九天・毕昇（中国移动）

5. 魔搭 ModelScope（阿里）

三、国外免费算力平台（资源丰富，多框架兼容）

1. Google Colab（最主流）

2. Kaggle Notebooks

3. Kaggle vs Colab 核心差异对比

4. Amazon SageMaker Studio Lab

5. Paperspace Gradient

6. Lightning AI Studios（PyTorch 生态）

四、平台选择决策指南

五、实用小贴士（提升免费算力利用率）

六、快速启动代码示例（所有平台通用）

七、总结

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一、引言

本文介绍国内和国外主流免费算力平台的详细对比与快速上手指南，所有平台均支持直接运行代码、免本地环境配置，特别适合深度学习开发与实验。

二、国内免费算力平台（网络友好，中文生态完善）

1. 飞桨 AI Studio（百度）

• 核心定位：基于 PaddlePaddle 的 AI 学习与实训社区，集成课程、数据集、竞赛与开发环境
• 免费资源：
  • 每日 12 小时 V100 GPU（16GB 显存），CPU 长期免费
  • 内置 400 + 课程、海量行业数据集、预训练模型库
• 使用限制：仅限 PaddlePaddle 框架，需实名认证，会话最长 12 小时
• 适用场景：深度学习入门、课程学习、PaddlePaddle 模型开发、竞赛参与
• 快速上手：
  1. 访问：https://aistudio.baidu.com
  2. 注册登录并实名认证
  3. 新建 Notebook，选择 "免费 GPU" 环境
  4. 直接运行 PaddlePaddle 代码，无需配置 CUDA / 框架

2. 阿里天池实验室

• 核心定位：数据科学竞赛平台，集成 PAI-DSW 开发环境
• 免费资源：
  • 每周 30 小时 GPU（P100/T4，24GB 显存），CPU 长期免费
  • 50k + 公开数据集，竞赛奖金池丰富
• 使用限制：需实名认证 + 绑定手机号，会话最长 9 小时
• 适用场景：数据挖掘竞赛、多框架模型实验、数据集快速验证
• 快速上手：
  1. 访问：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai
  2. 注册阿里云账号并完成认证
  3. 新建 Notebook，选择 "GPU 环境"
  4. 支持 TensorFlow/PyTorch 等主流框架，一键运行代码

3. 腾讯云 Cloud Studio

• 核心定位：无框架限制的云端 IDE，支持 VSCode/Jupyter 双模式
• 免费资源：
  • 每月 10000 分钟 GPU（16GB 显存 + 32GB 内存 + 8 核 CPU）
  • 集成 ollama 和 DeepSeek-R1 系列模型，可直接调用
• 使用限制：需实名认证，按分钟计费，超出免费额度后付费
• 适用场景：轻量化 AI 开发、模型部署测试、多框架兼容性验证
• 快速上手：
  1. 访问：https://ide.cloud.tencent.com
  2. 注册腾讯云账号并认证
  3. 选择 "AI 模板"，一键创建带 GPU 的工作空间
  4. 直接运行任意框架代码，支持自定义环境

4. 九天・毕昇（中国移动）

• 核心定位：中国移动 AI 算力平台，支持自定义环境
• 免费资源：
  • 注册送 1000-3000 算力豆（可兑换 V100 32GB GPU）
  • Jupyter/VSCode 双环境，支持 root 权限
• 使用限制：算力豆有效期短（约 7 天），需完成任务续期，维护较频繁
• 适用场景：深度学习训练、自定义环境配置、需要 root 权限的实验
• 快速上手：
  1. 访问：https://jiutian.10086.cn
  2. 注册登录领取算力豆
  3. 新建实例，选择 V100 GPU 规格
  4. 上传代码或使用内置模板，直接运行

5. 魔搭 ModelScope（阿里）

• 核心定位：模型部署友好的开源 AI 社区，支持 Gradio/Streamlit 可视化
• 免费资源：
  • xGPU 永久免费（推理专用，性能等效 T4），CPU 长期免费
  • 1000 + 预训练模型，一键部署至在线服务
• 使用限制：需绑定阿里云账号，推理资源优先分配
• 适用场景：AI 模型部署、推理测试、可视化演示、模型分享
• 快速上手：
  1. 访问：https://modelscope.cn
  2. 注册登录并绑定阿里云账号
  3. 选择模型，点击 "在线体验" 或 "部署服务"
  4. 直接调用 API 或运行推理代码，无需本地部署

三、国外免费算力平台（资源丰富，多框架兼容）

1. Google Colab（最主流）

• 核心定位：Google Research 推出的云端 Notebook，全球使用最广泛
• 免费资源：
  • 随机分配 GPU（T4/P4/P100，约 15GB 显存），TPU 可选
  • 与 Google Drive 深度集成（免费 15GB 存储），支持所有主流框架
• 使用限制：会话最长 12 小时，闲置 90 分钟自动断开，资源随机分配
• 适用场景：快速实验、代码测试、小型模型训练、多框架兼容性验证
• 快速上手：
  1. 访问：https://colab.research.google.com
  2. 用 Google 账号登录
  3. 新建 Notebook，点击 "修改→笔记本设置→硬件加速器" 选择 GPU/TPU
  4. 直接运行 PyTorch/TensorFlow 代码，CUDA 已预装

2. Kaggle Notebooks

• 核心定位：数据科学竞赛平台，Notebook 与竞赛深度绑定
• 免费资源：
  • 每周 30 小时 P100 GPU（16GB 显存），CPU 长期免费
  • 50k + 公开数据集，竞赛生态完善，支持团队协作
• 使用限制：需绑定手机号，会话最长 9 小时，商业用途受限
• 适用场景：数据科学竞赛、数据集深度分析、模型对比实验
• 快速上手：
  1. 访问：https://www.kaggle.com/notebooks
  2. 注册登录并绑定手机号
  3. 新建 Notebook，在 "Settings" 中启用 GPU
  4. 直接使用竞赛数据集，运行任意框架代码

3. Kaggle vs Colab 核心差异对比

对比项	Google Colab	Kaggle Notebooks
免费 GPU 时长	无总计限制，单会话 12 小时	每周 30 小时固定额度
GPU 类型	随机分配（T4/P4/P100）	固定 P100（性能更强）
存储	Google Drive（15GB）	内置 5GB + 竞赛数据集
生态	通用开发，学习资源丰富	竞赛导向，数据集完善
断开机制	闲置 90 分钟断开	闲置 30 分钟断开

4. Amazon SageMaker Studio Lab

• 核心定位：AWS 生态的免费 ML 平台，无信用卡要求
• 免费资源：
  • 免费 GPU（T4，16GB 显存）+15GB 持久化存储 + 10 小时会话
  • 支持 PyTorch/TensorFlow，与 AWS 服务无缝对接
• 使用限制：需申请审核，资源分配随机，部分 AWS 服务需额外付费
• 适用场景：AWS 生态开发、机器学习进阶、模型部署至 AWS
• 快速上手：
  1. 访问：https://studiolab.sagemaker.aws
  2. 注册申请（无需信用卡）
  3. 审核通过后，新建 Notebook 选择 GPU 环境
  4. 运行代码，支持直接部署至 SageMaker 端点

5. Paperspace Gradient

• 核心定位：长闲置时间的云端开发平台，支持自定义镜像
• 免费资源：
  • Quadro M4000（8GB 显存），闲置 6 小时不中断
  • 支持 Jupyter/VSCode，预配置多种 ML 环境
• 使用限制：免费版无 root 权限，部分高级功能受限
• 适用场景：长时间实验、模型调试、自定义环境测试
• 快速上手：
  1. 访问：https://www.paperspace.com/gradient
  2. 注册登录（无需信用卡）
  3. 新建 Notebook，选择 "Free GPU"
  4. 直接运行代码，支持导入 GitHub 项目

6. Lightning AI Studios（PyTorch 生态）

• 核心定位：PyTorch 官方推荐的云端开发平台，支持分布式训练
• 免费资源：
  • 每月 22 小时 T4 GPU，CPU 长期免费
  • PyTorch 生态深度集成，支持 Lightning Framework 快速开发
• 使用限制：需注册账号，资源有限，优先分配给活跃用户
• 适用场景：PyTorch 模型开发、分布式训练实验、深度学习进阶
• 快速上手：
  1. 访问：https://lightning.ai/studios
  2. 注册登录
  3. 新建 Studio，选择 "Free GPU" 环境
  4. 直接运行 PyTorch/Lightning 代码，无需配置 CUDA

四、平台选择决策指南

需求场景	首选平台	备选平台	核心原因
深度学习入门	飞桨 AI Studio	Colab	中文教程 + 免费 GPU+PaddlePaddle 生态
模型部署演示	魔搭 ModelScope	Cloud Studio	xGPU 永久免费 + 一键部署 + 可视化支持
长时间训练	Kaggle	Lightning AI	每周 30 小时固定 GPU + 性能稳定
多框架兼容	Colab	Gradient	无框架限制 + 资源充足 + 生态完善
AWS 生态对接	SageMaker Studio Lab	-	无信用卡 + AWS 服务无缝集成
自定义环境	九天・毕昇	Gradient	root 权限 + 自定义镜像支持

五、实用小贴士（提升免费算力利用率）

1. 会话延长技巧：

   • 避免长时间闲置，可添加while True: pass（但不建议滥用）
   • 定期保存 Notebook 到云端存储（Google Drive / 阿里云盘）
   • 使用nohup命令后台运行长时间任务

2. 环境配置优化：

   • 所有平台均预装 Python/CUDA/PyTorch/TensorFlow 等主流库
   • 国内平台优先使用清华镜像源：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名
   • 国外平台使用pip install 包名 --upgrade快速安装依赖

3. 资源升级路径：

   • 国内：完成平台任务（学习课程 / 参与竞赛）获取额外算力
   • 国外：升级至 Colab Pro（$9.99/月）或Kaggle Pro（$19 / 月）获取更多资源

六、快速启动代码示例（所有平台通用）

以下 PyTorch 代码可在任意平台直接运行，无需修改：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 检查GPU是否可用（所有平台均自动配置）
print(f"GPU可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"GPU型号: {torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else '无'}")

# 简单神经网络训练示例
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 2)
    
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 数据准备
X = torch.randn(100, 10)
y = torch.randint(0, 2, (100,))
dataset = TensorDataset(X, y)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10)

# 模型初始化
model = SimpleNet().cuda() if torch.cuda.is_available() else SimpleNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练循环
for epoch in range(5):
    for batch_X, batch_y in dataloader:
        if torch.cuda.is_available():
            batch_X, batch_y = batch_X.cuda(), batch_y.cuda()
        outputs = model(batch_X)
        loss = criterion(outputs, batch_y)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}")

print("训练完成！")

七、总结

本文对比了国内外主流免费算力平台，涵盖百度飞桨、阿里天池、Google Colab等。国内平台网络友好、中文生态完善，适合深度学习入门；国外平台资源丰富、多框架兼容。各平台提供免配置GPU环境，支持直接运行代码，并详细说明了资源限制、适用场景及快速上手指南。文末提供通用PyTorch示例代码和平台选择建议，帮助开发者高效利用免费资源进行AI开发与实验。