云服务器跑模型新手快速入门指南
一、云服务器与模型训练基础
云服务器通过虚拟化技术提供弹性计算资源，支持按需创建包含GPU/CPU、内存和存储的实例。IaaS模式允许用户完全控制操作系统和运行环境，适合需要自定义配置的模型训练场景。
- IaaS: 提供基础算力资源，适合自主部署框架
- PaaS: 包含预置开发环境，适合快速部署
- SaaS: 提供完整AI服务，适合无编程基础用户
二、环境搭建与资源配置
创建训练实例时需重点关注：
- 选择支持CUDA的GPU实例类型（如NVIDIA T4）
- 配置SSH密钥对实现安全连接
- 设置安全组开放特定端口（如JupyterLab的8888端口）
推荐使用VSCode Remote-SSH插件进行远程开发，支持代码实时同步与终端操作。
三、模型部署与运行流程
数据上传建议通过云盘同步或SCP命令传输，大型数据集可采用分卷压缩上传后解压。典型训练流程：
- 安装Python环境与深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
- 配置CUDA驱动与cuDNN加速库
- 使用nohup命令保持后台训练进程
四、常见问题与优化建议
遇到实例启动失败时，可切换区域寻找空闲GPU资源。建议开启监控告警功能，及时掌握资源利用率与费用消耗。
优化方向包括：
- 使用Spot实例降低计算成本
- 采用Docker容器化部署环境
- 启用自动扩缩容策略
