Kaggle

Cách team dùng Kaggle làm nguồn compute miễn phí cho huấn luyện mô hình: tạo tài khoản, hiểu giới hạn phiên, và đẩy code lên chạy. Chi tiết tiện ích deploy nằm ở git repo, trang này tóm tắt và chỉ đường.

1. Vì sao có module này

• Compute miễn phí — Kaggle cho CPU và GPU không tốn phí, hợp cho huấn luyện khi máy local không đủ.
• Ai cũng dùng chung một cách — thống nhất cách tạo tài khoản và đẩy code để kết quả người này người khác chạy giống nhau.
• Tránh bẫy giới hạn — biết trước giới hạn phiên và quota để không mất công chạy nửa chừng bị cắt.

2. Tạo tài khoản

• [ ] K1 — đăng ký tài khoản tại kaggle.com, xác nhận email.
• [ ] K2 — vào Settings bật Phone verification nếu cần bật internet trong notebook; chỉ tài khoản đã verify điện thoại mới bật được internet để tải gói.
• [ ] K3 — tạo API token trong Settings, tải file kaggle.json, đặt vào máy local để đẩy notebook bằng dòng lệnh.

3. Giới hạn cần nhớ

• Phiên CPU — mỗi tài khoản chạy được nhiều phiên CPU song song, mỗi phiên giới hạn khoảng mười hai giờ; hợp cho huấn luyện vừa.
• Quota GPU theo tuần — GPU có quota giờ giới hạn mỗi tuần, dùng hết thì chờ tuần sau; để dành GPU cho việc thật cần.
• Một tài khoản một người — không lách bằng nhiều tài khoản để cộng quota; cách lách dễ dính khóa truy cập, không bền.

4. Đẩy code lên chạy

• Đẩy qua git — code để trong repo, notebook Kaggle kéo code từ repo về chạy, không dán code tay vào notebook.
• Kaggle chỉ huấn luyện — trên Kaggle chỉ chạy huấn luyện và kết xuất dự đoán ra file, không làm phân tích; kéo kết quả về local rồi mới tính chỉ số.
• Ghim phiên bản thư viện — GPU Kaggle có đời phần cứng riêng, cần ghim đúng phiên bản thư viện tương thích để không lỗi lúc chạy.

5. Tiện ích và chi tiết

• Xem repo tooling — playbook deploy đầy đủ, script đẩy notebook, và các phiên bản thư viện đã kiểm nằm trong git repo tiện ích Kaggle của team; trang này chỉ neo, chi tiết ở repo.
• Hỏi lead khi kẹt access — vướng verify điện thoại hoặc access token thì hỏi người phụ trách hạ tầng, đừng tự lách.