1. 免费GPU平台选择与注册
主流免费GPU云平台对比：
- Cloud Studio：每月1800分钟免费额度，内置PyTorch/TensorFlow框架
- 阿里云天池：提供60小时GPU使用时长，支持Jupyter Notebook开发
- 潞晨云：新用户赠送10元代金券，4090显卡时租低至1.44元
注册流程通常包含：
- 完成实名认证与账户绑定
- 配置SSH公钥（使用
ssh-keygen -t rsa生成） - 选择GPU实例规格（建议4GB+显存）
2. 开发环境配置指南
环境搭建关键步骤：
- 选择预装CUDA的镜像（如Ubuntu 20.04 + CUDA 11.7）
- 通过
pip install -r requirements.txt安装依赖库 - 验证GPU驱动状态：
nvidia-smi查看设备信息
Python版本：3.8+ CUDA版本：≥11.3 cuDNN版本：≥8.2.0 PyTorch版本：≥1.12.0
3. 数据上传与管理策略
数据管理最佳实践：
- 使用OSS对象存储进行批量文件传输
- 压缩数据集后上传（推荐7z格式）
- 通过
oss cp命令实现云端同步
解压与挂载示例：
7z x dataset.zip
mount /dev/vdb /hy-tmp4. 模型训练实战流程
以YOLOv8训练为例：
- 克隆官方仓库：
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 - 配置数据集路径（修改yaml文件）
- 启动训练：
python train.py --batch 16 --epochs 100
监控训练过程建议：
- 使用TensorBoard可视化损失曲线
- 设置模型检查点保存频率
5. 资源优化与监控技巧
关键优化策略：
- 使用混合精度训练（AMP模式）提升30%速度
- 配置自动扩缩容策略应对计算峰值
- 监控GPU利用率：
watch -n 1 nvidia-smi
