AutoDL云服务器GPU租用与配置全流程指南
GPU选型策略
在AutoDL控制台的「租用新实例」界面，需重点关注三个核心参数：
- 算力需求匹配：RTX 3090适合中小型模型调试，A100推荐用于大模型训练
- 显存容量：24GB显存可满足多数CV任务，大规模NLP建议选择40GB以上型号
- 成本控制：短期实验优先按小时计费，长期任务建议包周/包月更经济
地域选择应优先考虑靠近本地的服务器节点，可降低SSH连接延迟
基础环境搭建
创建实例时推荐选择预置镜像：
- PyTorch 1.12+Python3.8：适配多数科研项目
- TensorFlow 2.9+CUDA11.2：兼容最新加速库
通过Xshell连接实例后，建议执行nvidia-smi验证GPU状态，并创建独立的conda环境避免依赖冲突
深度学习框架部署
环境配置标准流程：
- 使用
pip freeze > requirements.txt导出本地依赖 - 通过Xftp上传配置文件至
/root/workspace目录 - 执行
pip install -r requirements.txt安装依赖库
遇到缺失库时，可通过实例的JupyterLab终端进行补充安装
私有环境复用技巧
完成环境配置后建议：
- 创建私有镜像保存完整环境
- 设置
CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU调用 - 通过
screen保持后台进程
镜像更新时应保留版本号标注，避免环境回滚冲突
