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一、aws日本服务器免费吗
一年内免费。aws是AmazonWebServices的缩写，是亚马逊公司提供的云计算服务。aws在全球范围内都有服务器，其中包括日本。aws日本服务器有一个免费使用计划，名为AWSFreeTier。该计划可以让用户在一年内免费使用一定量的AWS资源，包括EC2（弹性云服务器）、S3（简单存储服务）等。但是AWSFreeTier只能在一年内免费使用，超过一年后需要按照标准价格付费。二、网站建设有啥免费的服务器么?
在网站建设过程中，有一些免费的服务器提供商可以考虑使用。以下是一些常见的免费服务器选项：
1.Heroku：Heroku是一个云平台，提供免费的服务器托管服务。它支持多种编程语言和框架，并提供易于使用的部署和管理工具。
2.GitHubPages：如果您的网站是基于静态内容，可以考虑使用GitHubPages。它是由GitHub提供的免费静态网站托管服务，可以将您的代码存储在GitHub仓库中，并将其部署到GitHubPages上。
3.Netlify：Netlify是一个免费的静态网站托管平台，支持从GitHub、GitLab等代码托管平台自动构建和部署网站。
4.FirebaseHosting：FirebaseHosting是由Google提供的免费的静态网站托管服务。它具有简单易用的界面和快速的全球内容分发网络（CDN）。
5.Vercel：Vercel是一个专注于现代前端的免费静态网站托管平台，它支持Next.js和其他流行的前端框架，并提供快速的部署和全球CDN。
这些免费服务器选项通常提供一定的资源限制，例如存储空间、带宽或并发访问限制。如果您的网站需要更高的性能、可扩展性或专业支持，可能需要考虑付费的服务器托管服务。
在选择免费服务器之前，请确保阅读和理解提供商的条款和限制，并根据您的具体需求选择最适合的选项。
以上内容是由猪八戒网精心整理，希望对您有所帮助。
免费试用亚马逊云服务器进行深度学习实验：免环境配置/GPU支持
2019-11-2620:23·蛮三刀酱关注我的微信公众号：后端技术漫谈
不定期推送关于后端开发、爬虫、算法题、数据结构方面的原创技术文章，以及生活中的逸闻趣事。
原创博客主要内容
吐槽：由于科研任务，需要在云端运行一个基于神经网络的目标识别库，需要用到GPU加速。亚马逊有很多自带GPU的机器，但是环境的配置可折腾坏了，尤其是opencv，每次总会出各种各样的问题！无奈中，看见了AdrianRosebrock的blog：Pre-configuredAmazonAWSdeeplearningAMIwithPython其已经预配置好各种环境，包括Keras，TensorFlow，scikit-learn，scikit-image，OpenCV等。可以说是很棒棒喽。此文章并非其文章的翻译稿，而是提炼主要内容并且亲自实践而来，补充了很多坑。如条件允许，还请自行阅读英文原文，更详细。
第一步：竞价获取服务器
注册亚马逊什么的就不说了，注意免费一年政策并不能用于这些带GPU的机型就是了。
使用竞价请求来申请主机，至于为什么要用竞价实例，第一是便宜，第二是我发现我的账号没有申请持续性gpu主机实例的权限。至于竞价实例是什么，请google/baidu。
这里写图片描述
原文中，给了四种适合的机型：
然而，我选择g2，8cpu，15gram，带一块GPU，最基础的任务足够。
如图选择，搜索ami-ccba4ab4，找到这一个预配置的AMI镜像
这里写图片描述
请注意这里原本是16G的卷，建议最好20-30G，防止你还要配置或者安装些东西，之前没用这个镜像，随便编译个opencv，硬盘就不够了。
这里写图片描述
提交！接下来便是等待，有快有慢，快的时候立刻就有机器。
这里写图片描述
第二步：一键安装显卡驱动
拿到机器后，使用ssh连接上，用户名是ubuntu。
这里写图片描述
这里有个坑就是显卡驱动。原文已经说了，尽管镜像中本来安装好了驱动，由于挂载盘特性，驱动会可能被系统屏蔽，需要重新安装，或者是屏蔽某系统文件（没仔细研究，我觉得重装来得快，哈哈哈）。
首先，检查是否有驱动：
nvidia-smi
如果显示：
这里写图片描述
则已经有驱动了，不需要安装。
否则，你需要安装驱动，作者已经在/installers下放了显卡驱动。安装：
cdinstallerssudo./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run--silent
值得注意的是，我用的g2这个机器的显卡K520，是不可以用这个驱动的，我们需要重新下载驱动，下载地址如下
http://www.nvidia.com/download/driverResults.aspx/108586/en-us供大家核对信息：
这里写图片描述
将下载的驱动也放在该文件夹后，先要给该文件执行的权限，然后静默安装：
sudochmod777NVIDIA-Linux-x86_64-367.57.runsudo./NVIDIA-Linux-x86_64-367.57.run--silent
安装时会弹出一些警告，不用理会，安装好后，再次执行nvidia-smi，得到之前的图。
现在，你的环境已经配置好了。
第三步：开启python虚拟环境
最后一步，需要打开大神预先配置好的环境，执行
workondl4cv
这里写图片描述
完成！你可以使用pip-freeze查看下装的东西：
这里写图片描述
最后，放一张运行我程序的图：
这里写图片描述
如有问题，可以留言讨论，转载请注明原文链接和作者姓名！
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