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Google Colaboratory (Colab para abreviar), el servicio de Google dise\u00f1ado para permitir que cualquier persona escriba y ejecute c\u00f3digo Python arbitrario a trav\u00e9s de un navegador web, presenta un plan de pago por uso. En su primer cambio de precios desde que Google lanz\u00f3 los planes premium de Colab en 2020, Colab ahora les dar\u00e1 a los usuarios la opci\u00f3n de comprar tiempo de c\u00f3mputo adicional en Colab con o sin una suscripci\u00f3n paga.<\/p>\n
Google dice que la actualizaci\u00f3n no afectar\u00e1 el nivel gratuito de Colab, que permanece en su forma actual. El \u00fanico cambio material es que los usuarios pueden comprar acceso a la computaci\u00f3n en forma de \u00abunidades de computaci\u00f3n\u00bb, desde $9.99 por 100 unidades o $49.99 por 500.<\/p>\n
Como explica el l\u00edder de producto de Google Colab, Chris Perry, en una publicaci\u00f3n de blog:<\/p>\n
\nLos usuarios pagos ahora tienen la flexibilidad de agotar la cuota de c\u00f3mputo, medida en unidades de c\u00f3mputo, a la tasa que elijan. A medida que se agotan las unidades de c\u00f3mputo, un usuario puede optar por comprar m\u00e1s con pago por uso a su discreci\u00f3n. Una vez que un usuario haya agotado sus unidades de c\u00f3mputo, su cuota de uso de Colab volver\u00e1 a nuestros l\u00edmites de nivel gratuitos.<\/p>\n<\/blockquote>\n
Junto con el lanzamiento de pago por uso, Google anunci\u00f3 que los usuarios pagos de Colab ahora pueden elegir entre GPU est\u00e1ndar o \u00abpremium\u00bb en Colab; estas \u00faltimas suelen ser GPU Nvidia V100 o A100 Tensor Core. (Las GPU est\u00e1ndar en Colab suelen ser GPU Nvidia T4 Tensor Core). Sin embargo, la compa\u00f1\u00eda se\u00f1ala que obtener una asignaci\u00f3n de tipo de chip GPU espec\u00edfico no est\u00e1 garantizado y depende de varios factores, incluida la disponibilidad y el saldo pagado de un usuario con Colab.<\/p>\n
No hace falta decirlo, pero las GPU premium tambi\u00e9n agotar\u00e1n las unidades de c\u00f3mputo de Colab m\u00e1s r\u00e1pido que las GPU est\u00e1ndar.<\/p>\n
Google comenz\u00f3 a telegrafiar el lanzamiento de las opciones de pago por uso en Colab hace varias semanas, cuando notific\u00f3 a los usuarios de Colab por correo electr\u00f3nico que estaba adoptando el sistema de unidades de c\u00f3mputo antes mencionado para los suscriptores. Enmarc\u00f3 el cambio como un movimiento hacia la transparencia, lo que permite al usuario \u00abtener m\u00e1s control sobre c\u00f3mo y cu\u00e1ndo\u00bb. [they] usa Colaboraci\u00f3n\u201d.<\/p>\n
Algunos percibieron el movimiento como hostil para el usuario, un intento de cobrar m\u00e1s o restringir el uso de Colab. Pero en una declaraci\u00f3n a TechCrunch, un portavoz de Google se\u00f1al\u00f3 que los l\u00edmites siempre se han aplicado a todos los niveles de los planes pagos de uso de Colab.<\/p>\n
\u201c[T]Estas actualizaciones est\u00e1n destinadas a dar a los usuarios m\u00e1s visibilidad sobre… los l\u00edmites\u201d, dijo el portavoz por correo electr\u00f3nico. \u201cColab seguir\u00e1 admitiendo su nivel gratuito, incluido el acceso b\u00e1sico a la GPU\u201d.<\/p>\n
La sensibilidad en torno a los cambios de precios refleja cu\u00e1nto ha crecido Colab desde que surgi\u00f3 de un proyecto interno de Google Research a fines de 2017. La plataforma se ha convertido en el tablero digital de facto para demostraciones dentro de la comunidad de investigaci\u00f3n de IA; no es raro que los investigadores que han c\u00f3digo escrito para incluir enlaces a p\u00e1ginas de Colab en o junto a los repositorios de GitHub que alojan el c\u00f3digo.<\/p>\n<\/p><\/div>\n