better for what?

Если вычислений будет много, то на облаке можно разориться. Всё зависит от количества задач. Логично выбирать облако тогда, когда требуется делать либо небольшие задачи, стоимость вычисления которых в совокупности будет ниже приобретения 2080Ti, либо выбирать облако тогда, когда требуется наоборот мощнейшее оружие, где даже ферма из десятков 2080Ti не поможет. Но в этом случае, конечно же, об экономии уже речи нет.

А если, так сказать, для дома для семьи, то 2080Ti очень хороший выбор. Надолго

Вообще интересно, почему используют маки под мл, когда у них отстойная видюха и система охлаждения (тротлить начинают быквально минут через 20-30)

(говорю, как пользователь мака)

в плане, макбуки*

ребят кто то знает где взять БД русских отзывов?

покупают отдельный ноутбук мак под обучение?
просто если у человека кроме такого ноутбука больше ничего нет, то где ему обучать?

на работах частенько выдают маки + на курсе по мл от одс тоже про маки говорили (что-то типо "если у вас мак, то быстро посчитается")

работаю за маком про 17 года, вроде все ок. + обучение же всего и вся обычно на серверах идет, а не локально

А еще нету поддержки Nvidia в последних версиях MacOS, о CUDA нету речи. Так что Мак для Machine Learning звучит как стеб.

Я на винде считал все норм

На линуксе тоже все отлично

а мне вот не норм, ахах

Главное чтоб видюха была правильная

бывает)

за маком код писать просто удобно (имхо), про обучение моделей даже речи не идет

вот на макбуке она не оч, как и вся система охлаждения

mbp 19 года, не тротлит, считает быстро

так считают на серверах обычно, как выше заметили. а мак это просто стильная консолька к нему