Paperspace — это облако ML-compute в экосистеме DigitalOcean: Gradient Notebooks (Jupyter в браузере), Machines, Deployments и Workflows. Фокус-ключ: paperspace. Канон: Create a Jupyter Notebook, Notebooks Features, Machines Availability. Соседи: Runpod, Lambda Labs, Modal, ИИ-автоматизация.
Ниже — маршрут новичка под живой продукт: аккаунт → GRADIENT → Project → первый Notebook. Тарифы в кабинете; рубли не фиксируем.
Три пути старта
| Путь | Суть | Старт | Когда |
|---|---|---|---|
| Notebook + template | Jupyter IDE из шаблона | Project → Notebooks → CREATE | первый эксперимент |
| Free machine | CPU/GPU free-tier | Select a machine (personal) | учеба, лимит 6 ч auto-shutdown |
| Custom container | свой Docker + workspace Git | Advanced options | свой стек |
| Machine VM | Linux/Windows GPU VM | Paperspace Machines | HPC, не только notebook |
| Auto-shutdown | таймер idle stop | 1 ч .. 1 неделя (free max 6 ч) | контроль биллинга |
Источник: docs.digitalocean.com/products/paperspace/notebooks/getting-started/create-jupyter-notebook (GRADIENT, Project, template, machine, free personal 6h, advanced workspace/container, START NOTEBOOK; last verified 22 Jan 2026); notebooks/details/features (free GPU plan, auto-shutdown 1h..1 week, free max 6h; last verified 13 Jul 2026); machines/details/availability (NY2/AMS1/CA1, GPU lineup incl. A100/H100). Сверка: 2026-10-15. ₽ не выдумываем.
Первый день: Gradient Notebook
- Создайте аккаунт Paperspace и в console выберите продукт GRADIENT.
- В Projects создайте проект (имя → create).
- Вкладка Notebooks → CREATE → выберите template (совместимость с machine type важна).
- Select a machine: free только на personal accounts (max auto-shutdown 6 часов) или платный GPU/CPU. Задайте Auto-shutdown timeout.
- Опционально Advanced options: Workspace URL (GitHub → /notebooks), Container Name вида
registry/name:tag. Нажмите START NOTEBOOK.
# Пример Advanced options (из доки DO):
# Workspace URL: https://github.com/ORG/REPO.git
# Container Name: paperspace/Gradient-base:v1
# Jupyter слушает 8888; для custom image нужен доступ 0.0.0.0:8888
# После старта работайте в браузерном Jupyter.
# Persistent storage у Notebooks монтируется как shared storage (дока: /storage у showcase-гайдов).Регионы Paperspace: NY2, AMS1, CA1. GPU Machines по availability включают линейку от M4000/P-series до A100/H100 — наличие смотрите в UI на дату. Free-tier зависит от capacity Gradient: если слотов нет, сессия не стартует, даже при «Free» в списке.
Типичные ошибки
- Выбрать template, несовместимый с machine type.
- Ждать бесконечный free GPU: на free max 6 часов auto-shutdown и очередь capacity.
- Забыть auto-shutdown на платном machine — idle жжёт баланс.
- Путать Notebook (managed Jupyter) и Machine (полноценная VM).
- Фиксировать ₽ без сверки биллинга в кабинете.
FAQ: Paperspace
Что такое Paperspace простыми словами?
Paperspace (Gradient на DigitalOcean) — облако для ML: Notebooks (Jupyter в браузере), Machines, Deployments, Workflows. Фокус новичка: Project → Notebook → machine → Start. Канон: docs.digitalocean.com/products/paperspace/.
С чего начать новичку?
Аккаунт Paperspace → продукт GRADIENT → создать Project → Notebooks → CREATE → шаблон → machine → auto-shutdown → START NOTEBOOK.
Есть ли бесплатный GPU?
Дока Notebooks: free machine только на personal accounts, max auto-shutdown 6 часов; Free-CPU/Free-GPU зависят от Gradient plan и capacity. Платные машины — без лимита 6 часов free-tier.
Чем Notebook отличается от Machine?
Notebook — managed Jupyter IDE с persistent storage и шаблонами. Machine — Linux/Windows VM с GPU для HPC. Оба в семействе Paperspace products (NY2/AMS1/CA1).
Как подключить свой Docker?
Advanced options → Container Name (registry/name:tag), при private registry — username/password; Workspace URL для GitHub. Jupyter по умолчанию на порту 8888.
Есть ли цены в рублях в статье?
Нет. Тарифы Gradient/Machines смотрите в кабинете Paperspace/DigitalOcean на дату запуска. Рубли не фиксируем.
Вывод
Paperspace на 2026-10-15 — Gradient Notebook: Project → template → machine → Start. Free до 6 ч на personal; дальше — paid Machines/GPU. Когда нужна система обучения под ML-стек — форматы на странице обучения.
Хотите нейросети под свои задачи, а не «для всех»?
Когда базовых гайдов уже мало, помогает разбор под вашу работу. Наставничество, курсы и подписка Артёма Денисова — все форматы на странице обучения. Соседи по стеку — ИИ-автоматизация и Lambda Labs.