一、云服务平台选择
主流云平台提供以下GPU加速器选择策略：
- AutoDL：支持按小时计费，提供预装PyTorch/TensorFlow镜像
- 阿里云：推荐使用共享型GPU实例，需注意CPU与GPU配比建议1:4到1:12
- Google Cloud：提供NVIDIA Tesla T4显卡实例，适合中型项目
注册后建议通过平台控制台查看实时算力价格，优先选择支持SSH连接的实例。
二、环境配置与镜像创建
创建实例时需按以下顺序配置环境：
- 选择基础镜像（如Ubuntu 20.04）
- 安装CUDA工具包（版本需与深度学习框架匹配）
- 通过conda创建Python虚拟环境
- 安装框架依赖（示例命令）：
conda install pytorch torchvision -c pytorch
建议保存配置好的环境为自定义镜像，便于后续快速部署。
三、本地工具连接服务器
通过SSH连接实现本地与服务器的协同开发：
连接时需要获取实例的SSH地址、端口号和登录密码。
四、代码运行与调试
代码部署建议采用以下工作流：
- 通过SCP或SFTP上传本地代码
- 安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt - 使用nohup保持后台运行：
nohup python train.py > output.log 2>&1 &
建议开启自动同步功能避免本地与服务器文件版本冲突。
通过合理选择云平台、标准化环境配置流程以及开发工具的高效对接，可将深度学习项目的部署时间缩短至30分钟内。关键点在于预构建标准化镜像和建立可靠的SSH连接通道，同时建议采用按量付费模式控制成本。
