云服务器模型训练环境快速搭建指南
一、云平台选择与准备
选择支持GPU加速的云服务平台是首要步骤，主流平台包括趋动云、腾讯云、AWS和Azure等。注册后需完成以下准备工作：
- 创建项目空间并配置访问权限
- 开通对象存储服务用于数据集管理
- 领取免费算力额度（趋动云提供20点，部分平台可达50点）
二、计算实例配置
根据模型复杂度选择硬件规格：
| 模型类型 | GPU显存 | 内存 |
|---|---|---|
| 小型CNN | 8GB | 16GB |
| Transformer | 24GB | 32GB |
建议优先选择预装CUDA驱动的GPU实例，可节省30%环境配置时间
三、深度学习环境安装
通过SSH连接实例后执行以下命令：
conda create -n py37 python=3.7
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip install tensorflow-gpu==2.6.0推荐使用Docker镜像快速部署环境，多数云平台提供预配置的深度学习镜像
四、数据传输与训练执行
使用SFTP/WinSCP传输数据时注意：
- 数据集建议压缩为ZIP格式上传
- 大文件传输选择非高峰时段
- 挂载对象存储实现持久化存储
启动训练任务后，通过nvidia-smi命令实时监控GPU利用率
