一、服务器配置优化
选择适合的云服务器实例类型是高效运行代码的基础。建议根据工作负载选择：
- CPU密集型任务选择计算优化型实例（如AWS C5实例）
- GPU加速任务选择NVIDIA Tesla驱动的实例（如p3.2xlarge）
- 内存优化型任务选择R5系列实例
二、环境搭建与依赖管理
通过SSH连接服务器后，建议采用以下标准化流程：
- 使用conda创建虚拟环境隔离依赖
- 通过requirements.txt文件批量安装Python包
- 配置apt/yum自动更新系统补丁
三、代码部署与监控
采用自动化部署方案可提升效率：
| 传统方式 | 优化方案 |
|---|---|
| 手动SCP上传 | Git钩子自动部署 |
| 本地环境运行 | Docker容器化部署 |
四、性能优化策略
通过系统级调优可提升代码执行效率：
- 使用gunicorn+nginx部署Python应用
- 配置swap分区防止内存溢出
- 启用GPU CUDA加速计算
从服务器选型到监控维护，系统化的优化策略可使代码运行效率提升40%以上。建议结合自动化工具链和性能分析工具（如Py-Spy）持续改进。
