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title: Numerai Computeの費用節約
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author: [nishimoto](https://convert.docswell.com/user/8980249862)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 計算資源＋Numerai computeの節約についてまとめています
published: May 17, 25
canonical: https://convert.docswell.com/s/8980249862/K7R8Q1-2025-05-17-142926
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# Page. 1

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Numerai Computeの費用節約
（How to save on Numerai&#039;s computing resources costs）
DeAI Day 2025
2025/05/17


# Page. 2

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自己紹介（Self Introduction）
- 名前: Nishi
-
Twitter: @nishimt_general
- Worked at IT Company
- 普段はインターネット系企業で生成AIはいいぞしてます
- Dify(AI Agent Builder) used in my company
- Dify使って社内の業務効率化とかしてました
2


# Page. 3

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目次
●
はじめに
●
使用サービス紹介
○
Kaggle notebook
○
vast.ai
○
RunPod
○
Model uploads
○
Cloud run


# Page. 4

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はじめに - Numeraiについて（Numerai basics; japanese docs）
Numerai 初めて向けの資料↓
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# Page. 5

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はじめに - 背景
・Numerai tournamentとCryptoの検証、学習、Compute（推論 + 提出）に
使う環境について共有
・GPUあり, 個人ユースを想定
（LightGBMもGPUでの学習が爆速なので使えるなら使ったほうがよい）
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# Page. 6

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6
結論
用途
使用サービス
選択肢
検証
・Kaggle Notebook
・Vast.ai
・GCP（Compute engine）のスポットインスタンス
・RunPod
・Google Colab Pro+（値上げで使用取りやめ）
・Paperspace（値上げで使用取りやめ）
学習
・Vast.ai
・RunPod
推論
・GCP Cloud run
・Model uploads（トーナメント）
・Azure functions, AWS Lambda
具体構成は以下の通り
Numerai Tournament は Vast.aiで学習モデル吐き出してModel uploadsで完了
Numerai Crypto はVast.aiで学習モデル吐き出して、GCPのCloud runで推論環境構築
各サービスの簡単な紹介や細かいTipsの共有などなどしていきます


# Page. 7

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Kaggle Notebook
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（URL: https://www.kaggle.com/code）
概要: 機械学習コンペサイトに付随する機械学習の環境
● CPUとGPU（T4・P100）の無料利用が可能
※GPUは週30時間まで
● CPUもメモリ32GBあるのでたいていのことはできる
● GPUはメモリ16GBなので、Numeraiデータだとちょっと取り回しは厳しめ
● 規約的には、個人的な利用かつ非営利利用に限られる（参考）
【学習、検証】
・Kaggle notebook
・vast.ai
・RunPod
【推論】
・Model uploads
・Cloud run


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79XYXDVJ3.jpg)

Kaggle Notebook と Google Colab
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Kaggleは手頃な価格の計算資源を手に入れる機会を提供する方向
→ 今後のアプデで有料かつ使いやすいプランが出る...かも
https://www.kaggle.com/discussions/product-announcements/575468


# Page. 9

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Kaggle Notebook - 便利機能
⭕ 24年ごろスケジュール周りの機能が強化
→ 1日1回ランする機能・データ元のアプデに合わせてランする機能
が便利
⭕ Numeraiデータも個人が上げてるデータセットがある（マウントして
使える）
公開例: Tournament; Signals
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# Page. 10

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Kaggle Notebook - 微妙な点
🔺 スケジュールは時間指定はできない
🔺 Pythonの環境は指定できない（コピー元の環境 or 最新環境）な
ため、環境固定は難しい
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# Page. 11

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vast.ai （URL: https://vast.ai/）
概要: GPU時間貸しサービス（C to Cのプラットフォーム）
【学習、検証】
・Kaggle notebook
・vast.ai
・RunPod
【推論】
・Model uploads
・Cloud run


# Page. 12

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vast.ai - よいところ
●
GPUのレンタル料金が激安
○
○
GCPだとV100は$1.77/hだが、Vast.aiだと$0.11/hが最安
実際は個人向けに売ってるRTX4090がGPU価格コスパはよさそう
● GPUがショボくてもCPUのメモリが強いものもあったりするので、ハイメモリ機器を探
す用途でも使ってる
○
○
クラウドと料金感をあわせるのは難しいが、$0.1/hでメモリ128GBの機器を借りれたりもする
ただ、CPUは専用リソースというわけではなさそうなのであんまりやり過ぎは注意
12


# Page. 13

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vast.ai - わるいところ
●
セキュリティ
○
マシン提供者からは秘密情報が見える状態 （参考）
○
秘密情報を取るインセンティブがないよねという公式の見解...しかない↑
○
Trusted providerというのもあるが、データセンターのTierを満たしてればOKなようなのでセキュリ
ティ気にするならば大手クラウド会社を使うべき
●
●
品質関係
○
○
普通に使える
借りるけど立ち上がらないマシンとかある
○
NWがHPの表示以上に遅いこともある
価格関係
○
時たま価格が高騰してるときもあるので注意
○
Kagglerが多いのか、Kaggleコンペ終盤に高騰しがちな気がする（たまたまかも）
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# Page. 14

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RunPod
概要: GPU時間貸しサービス
【学習、検証】
・Kaggle notebook
・vast.ai
・RunPod
【推論】
・Model uploads
・Cloud run


# Page. 15

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vast.ai vs RunPod
価格
vast.ai
RunPod
RTX4090:
Secure cloud: $0.32/h〜
Other: $0.24/h〜
RTX4090:
Secure cloud: $0.69/h
Community cloud: $0.34/h
RTX3090:
Secure cloud: $0.24/h〜
Other: $0.16〜
RTX3090:
Secure cloud: $0.43/h
Community cloud: $0.22/h
（※すべて5/11確認時点）
セキュリ
ティ
・貸主から見える危険あり
・Secure cloudはT3/T4基準 and/or
ISO27001
・貸主から見える危険あり ※規約で禁止
・Secure cloudはT3/T4基準
・貸主は RunPodの招待制
・データ暗号化オプションあり
特徴
・とにかく安い値段を追い求めるなら
・値段ブレなさそうなのがよい
・RunPod下にストレージを作る機能が便利そう（ 参
考）


# Page. 16

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Model uploads
概要: Numerai tournament用に提供する推論サービス
⭕ 無料!
❌ Tournament用
❌ デバッグしづらい DockerfileのDLにやたらと時間がかかる
用途: トーナメントはこれでOK
【学習、検証】
・Kaggle notebook
・vast.ai
・RunPod
【推論】
・Model uploads
・Cloud run


# Page. 17

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Cloud Run
概要: GCPが提供するサーバーレスのクラウドコンピューティングサービス (FaaS)
GCP, AWS, Azureで同様のサービスを提供しているので、慣れてるクラウドサービスでどうぞ
⭕ 推論に使用/結果は他で計算して結果アップロードのみ使用...など柔軟な運用ができる
→ 推論のみで月10ドル、結果アップロードのみで月3ドルくらい
→ Numerai cryptoはこちらを利用
❌ 個人的にはUIとかサービスの変化が大きいので、
学習コスパは悪め
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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VXMXQ3EQ.jpg)

まとめ
・基本的な検証はKaggle notebook、重たい計算はvast.ai/RunPodがよ
い
・vast.ai/RunPodはセキュリティ的な難点はあるが、CPU/GPUのコスパ
は最高
・提出はModel UploadsかFaaSを利用
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