共享带自定义模块及依赖的交互式Jupyter Notebook的免费方案有哪些

• 砍掉PyPI打包的冗余步骤：不用专门把code.py打包成PyPI模块，直接把code.py和Colab Notebook一起托管到GitHub，Notebook里加一行拉取代码的命令就能直接导入函数，后续修改逻辑只要更新GitHub上的code.py就行，不用重新打包发版，省了大量维护成本。
• 输入文件不用绑定Google Drive：把10个总大小100MB的输入文件打包成单个zip压缩包，上传到GitHub Release，Notebook里加一行自动下载解压的命令就可以读取文件，还省了用户给Colab授权Google Drive权限的步骤，操作更顺畅。
• 加一键跳转入口：在GitHub仓库的README里放Colab运行标记，用户点一下直接跳转Colab打开Notebook，不用手动导入。

• 把所有初始化操作整合到第一个代码块：把拉取code.py、下载解压输入文件、安装第三方依赖的命令都放到第一个代码块，加个醒目的注释告诉用户只要运行这一个块就行，不用挨个点。
• 隐藏底层运行输出：给pip、wget、unzip这类命令都加上静默参数，所有用户不需要知道的运行日志都屏蔽，只展示参数调整界面和最终输出结果，降低认知门槛。
• 用Colab表单组件做参数配置：把需要用户调整的参数都做成可视化表单控件，比如滑块、下拉选择框、文本输入框，用户不用碰任何代码，直接在可视化界面改参数就行，完全不需要懂Python语法。

• Binder比Colab更适配当前场景：你只要把Notebook、code.py、依赖声明文件、输入文件都放到同一个GitHub仓库，Binder会自动预构建好完整运行环境，用户点链接直接进入已经准备好的Notebook，连初始化代码都不用跑，打开就能调参数运行，零操作门槛。只要单仓库总大小不超过1GB都能正常构建，你的100MB输入文件完全符合要求。
• 如果你的用户主要在国内，也可以选国内的公有云Notebook服务，访问速度比Colab、Binder更稳定，同样支持一键打开运行。
• 如果你的代码需要用到GPU、大内存这类算力资源，Colab的免费算力优势更明显，还是优先选Colab；如果是轻量计算需求，优先选Binder。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ASE