Deep-learning-in-cloud

一张清单,快速选对深度学习云服务商

这是一个整理深度学习云服务提供商的精选列表,旨在帮助开发者和企业快速找到适合的云端AI训练与推理平台。项目以清单形式汇总了各大主流云厂商(如AWS、Google Cloud、Azure)以及专业AI云服务(如Paperspace、Vast.ai)的GPU实例、定价、特性等信息,解决了在众多云服务中选择困难、对比耗时的问题。核心能力包括分类整理、关键参数对比和快速跳转链接,方便用户按需筛选。项目本身是一个静态资源库,不提供自动化对比工具,但胜在信息集中、更新及时,适合作为选型参考手册。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 826
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类基础设施
开发团队zszazi
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,提供深度学习云服务商列表,无收费,免费使用。
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言
技术栈/模型artificial-intelligence,cloud,cloud-gpus,deep-learning,deeplearning,gpu,gpu-computing,machine-learning,mlops
GitHub 星标★ 826
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2019-04-17 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 集中收录主流云厂商和新兴AI云,覆盖全面
  • 按GPU型号、价格等关键维度分类,对比直观
  • 持续更新,紧跟云服务动态

不足之处

  • 仅提供静态列表,无自动化对比或筛选功能
  • 信息深度有限,缺乏性能实测数据

适用场景

  • 初创团队选型云GPU训练平台
  • 研究者对比不同云厂商的性价比
  • 企业做云服务采购前的初步调研

替代项目

awesome-deep-learning、cloud-gpu-comparison、gpu-benchmarks

项目介绍

Deep-learning-in-cloud 是基础设施领域的开源项目,由 zszazi 开发,2019 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(826)位列前 30%,在基础设施分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-23。提供深度学习云服务商列表,无收费,免费使用。

它主要面向的使用场景是:初创团队选型云GPU训练平台。同类可对比的替代方案包括 awesome-deep-learning、cloud-gpu-comparison、gpu-benchmarks。

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