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没有无限的免费服务*，但是有些在初始注册时就可以享受信用额度或免费优惠。到目前为止，这里有一些建议：
AWS：如果专门针对大数据集进行深度学习，那么AWS可能已经淘汰了-它们的免费提供的产品并不包括具有足够能力处理深度学习项目的机器。
Google Cloud可能会这样做，尽管他们有注册和税收方面的限制，但起始信用额度足以进行一些深度学习（可能需要几个星期）。
Azure具有免费层，其处理和存储选项有限。
大多数免费产品似乎都遵循“免费增值”模式-为您提供有限的服务，您可以学习使用并且喜欢。但是除非您愿意付费，否则不足以大量使用（例如，从头开始训练图像识别器或NLP模型）。
最好的建议是货比三家，以获得最佳的开始报价和最优惠的价格。在这里不适合对服务进行审核，因为它会很快过时并且不能很好地使用Stack Exchange。但是您可以在Quora和其他网站上找到类似的问题 -最好的选择是对“用于深度学习的云计算服务”或类似内容进行网络搜索，并希望花一些时间比较笔记。最近涌现出了一些专业的深度学习服务，例如Nimbix或FloydHub，还有一些大型企业，例如Azure，AWS，Google Cloud。
您不会发现任何完全免费且不受阻碍的东西，并且如果您想定期执行此操作并有时间来构建和维护硬件，则从长远来看，至少在个人层面上购买自己的设备会便宜一些。
要决定是购买云还是自己购买云，请考虑适合执行深度学习的云机器的典型价格，每小时约为 1美元（价格的确相差很大，值得逛逛，如果只是为了找到符合您问题的规格）。存储和数据传输可能需要支付额外费用。与此相比，预建的深学习机的成本从$ 2000或建立自己的$ 1000个 -这样的机器可能不是100％相媲美，但如果你是通过自己的工作，然后回报点将会是唯一的后几几个月使用。尽管不要忘记用电，但一台功能强大的机器在大量使用的同时可以消耗0.5kW的电能，因此，这总和超出了您的预期。
云计算的优点是其他人可以进行维护工作并承担硬件故障的风险。这些都是有价值的服务，并会相应定价。
*但请参阅Jay Speidall关于Google colab服务的答案，该服务似乎是免费使用的，但可能会有一些T＆C限制，这些限制可能会影响您（例如，我怀疑他们会为您运行Deep Dream或Style Transfer的内容制作感到高兴吗？在上面）
我想再添加一个资源Google Colaboratory。这是一个免费的iPython云笔记本，可免费使用GPU。我尚不确定确切的限制，但是看来您每个实例可以获得12个小时的GPU时间，并且每月可以执行多次。
对于学生和其他非专业人员来说，这似乎是一个很好的资源，尤其是对于您可以在半天之内完成的较小工作而言。从本质上讲，每次培训最多可为您节省10美元，在我看来，这对于机器学习研究而言是相当重要的资源。我非常希望它不会被滥用。
是的，有限制。Google Cloud Compute会为您提供价值300美元的免费信用注册，Microsoft Azure会给您200美元（但是他们的GPU时间便宜一些，所以几乎一样）。
这可以为您节省大量的GPU时间，并且可以在您权衡各种选择时让您入门。
Microsoft的Azure Machine Learning Studio具有“始终免费”的层，但受某些限制，包括
在您未连接时，培训将继续进行，以回答您的第二个问题。您可以通过网络界面或命令行设置实验。
该问题的主体询问深度学习，但这是搜索“用于机器学习的免费在线服务”时出现的第一个问题。
我想补充一点，那里还有其他免费的在线ML服务。
我是一项这样的服务的创始人，该服务具有在AWS / Google Cloud上运行的免费层（fml.ai）。我们的用户界面设计直观，易于解释，并使用精选的内部开放源代码技术。当然，免费套餐有一些限制，目前仅允许最大100MB的数据集。用户仍然可以免费建立模型并可视化结果。
我确实相信还有其他一些人...