以下是根据所提供的YouTube视频文稿内容整理的详尽笔记：
These are the best Google Colab Alternatives! (Free Tiers with GPUs)
评价标准包括：免费GPU小时数、GPU使用质量（断连频率）、易用性。
排名及评价：
Google Colab
- GPU小时数：不明确，取决于平台负载。
- 使用质量：不佳，常出现运行时错误或断连。
- 易用性：容易使用，特别是对于已有Google账户的用户。
- 存储：非持久性，容易丢失数据。
- 总评：B级，好但不是很好。
Paperspace Gradient
- GPU小时数：无具体限制，质量不佳。
- 存储：有持久性存储，数据不会丢失。
- GPU：提供M4000 GPU，质量低于Google Colab的T4。
- 隐私：无法创建私有笔记本，可能存在隐私风险。
- 总评：A级，作者认为较好。
Kaggle
- GPU小时数：每周30小时。
- GPU：提供Tesla P100，与Google Colab的T4相当。
- 使用质量：非常好，很少断连。
- CPU和内存：提供四个CPU和29GB RAM。
- 易用性：易用，有类似笔记本的界面。
- 存储：无持久性存储。
- 总评：S级，作者认为非常好。
AWS Sagemaker Studio Lab
- GPU小时数：每天4小时，CPU小时数12小时。
- GPU：提供T4 GPU，与Google Colab相同。
- 使用质量：非常好，很少断连。
- 易用性：需要在网站上注册。
- 存储：有持久性存储。
- 总评：S级，作者认为非常好。
Saturn Cloud
- 资源：提供64GB RAM或1 T4 GPU与16GB RAM。
- 界面：较旧。
- 使用质量：不佳，经常断连。
- 总评：B级，作者认为一般。
Deep Note
- 资源：免费层仅提供2 CPU和5GB RAM。
- 评价：作者认为非常差，不推荐使用。
- 总评：D级，作者认为最差。
Lightning AI
- GPU小时数：每月22小时。
- CPU：提供一个Studio，4个CPU完全免费。
- 使用质量：非常好，连接稳定。
- 易用性：非常好，提供VS Code界面。
- 总评：S级，作者个人最爱。
Azure ML Notebooks
- 费用：技术上不是免费，注册后有20美元信用额度。
- 易用性：不易使用。
- 总评：C级，作者认为一般。
Google Vertex ML Notebooks
- 费用：需要Google Cloud账户，注册后有130美元信用额度。
- 评价：作者认为不如其他替代品。
- 总评：C级，作者认为一般。
Hugging Face Spaces
- 资源：免费层不提供GPU，但提供2 CPU和16GB RAM。
- 评价：适合测试小型模型。
- 总评：C级，作者认为一般。
GitHub Codespaces
- 资源：提供两种机器配置，2核CPU和8GB RAM或4核CPU和16GB RAM。
- 易用性：提供VS Code界面和终端。
- 总评：B级，作者认为较好。
总结：
- S级：Kaggle, AWS Sagemaker Studio Lab, Lightning AI
- A级：Paperspace Gradient
- B级：Google Colab, Saturn Cloud, GitHub Codespaces
- C级：Azure ML Notebooks, Google Vertex ML Notebooks, Hugging Face Spaces
- D级：Deep Note
S级的再点评一下
s级的三个国内都能直接使用。
但是Kaggle 在国内注册时验证码可能出不来，只要注册了，国内网络正常使用。
Lightning AI注册要外网及外国手机号，只要注册了，国内网络正常使用。
AWS Sagemaker Studio Lab，本人没试过，上手要学习一下吧