如何用阿里云服务器跑深度学习代码？-云知道CLOUD

结论：使用阿里云服务器运行深度学习代码，关键在于选择合适的GPU实例、配置深度学习环境并高效上传与执行代码，整个过程可通过系统化操作实现快速部署与稳定运行。

选择适合深度学习的ECS实例类型是成功的第一步。阿里云提供多种GPU计算型实例（如ecs.gn6i、ecs.gn7），搭载NVIDIA T4、A10等高性能显卡，适用于训练和推理任务。建议根据模型复杂度和数据规模选择合适的配置，例如中小型模型可选用gn6i（T4 GPU），大型模型则推荐gn7（A10或A100级别）。
购买实例时需注意操作系统与网络配置。推荐选择Ubuntu 20.04或22.04 LTS版本，因其对深度学习框架支持良好。同时，配置安全组规则，开放SSH（22端口）以及必要时的Jupyter Notebook（8888端口）或TensorBoard（6006端口），确保本地可远程访问。
连接服务器并配置深度学习环境：
- 使用SSH工具（如Terminal、PuTTY）登录实例。
- 更新系统并安装基础依赖：sudo apt update && sudo apt upgrade。
- 安装NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN。阿里云提供自动安装脚本，也可手动下载匹配版本。例如，运行nvidia-smi确认驱动是否正常加载。
- 推荐使用Anaconda或Miniconda管理Python环境，便于隔离项目依赖。安装后创建虚拟环境：conda create -n dl python=3.9。

安装深度学习框架：

激活环境后，通过pip安装PyTorch或TensorFlow的GPU版本。例如：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证GPU可用性：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 应返回True

上传代码与数据：
- 使用SCP、SFTP或rsync命令将本地代码和数据集上传至服务器。例如：
```
scp -r ./my_project ubuntu@<公网IP>:/home/ubuntu/
```
- 对于大容量数据，建议使用阿里云OSS对象存储，并通过ossutil工具同步，节省上传时间与带宽成本。
运行代码的方式灵活多样：
- 直接在终端运行Python脚本：python train.py。
- 使用screen或tmux创建持久会话，防止SSH断开导致训练中断。
- 搭建Jupyter Notebook远程开发环境：
```
pip install jupyter
jupyter notebook --generate-config
jupyter notebook password  # 设置密码
nohup jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser &
```
  配置安全组后，可通过浏览器访问 http://<公网IP>:8888 进行交互式开发。
优化资源利用与成本控制：
- 训练完成后及时释放实例，避免持续计费。可选择按量付费或抢占式实例降低费用。
- 使用云监控服务观察GPU利用率、内存占用等指标，优化模型训练效率。
自动化与可扩展性建议：
- 对于长期项目，可结合阿里云容器服务（ACK）或函数计算（FC）实现自动化部署。
- 使用阿里云DSW（Data Science Workshop）等托管式深度学习平台，进一步简化环境配置。

核心要点总结：

综上所述，阿里云提供了完整且灵活的基础设施支持深度学习任务。只要按照“选型—配置—上传—运行—优化”的流程操作，即使是初学者也能快速在云端跑通自己的深度学习代码。掌握这一流程，意味着你已具备将算法从本地扩展到工业级算力的能力。