云服务器
学生在选择云服务器进行深度学习时，需综合考虑价格、性能、易用性和教育优惠等因素。以下是主流云服务商的对比及推荐：
1. 主流云服务商对比
| 服务商 | 优势 | 缺点 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| Google Colab | – 免费使用GPU（Tesla T4/Tesla V100） – 无需配置环境，集成Jupyter Notebook – 教育邮箱可提升资源配额 |
– 免费版有运行时限制（12小时断开） – 需（部分地区） |
轻量级实验、课程作业、入门学习 |
| Kaggle | – 免费GPU（每周30小时） – 内置数据集和竞赛资源 |
– GPU时长有限 – 环境需适配Kaggle内核 |
数据竞赛、小型模型训练 |
| AWS Educate | – 学生免费额度（约$100-200信用金） – 可申请EC2 GPU实例（如p2.xlarge） |
– 需学校邮箱注册 – 超出额度后费用较高 |
中型项目、需要稳定资源 |
| Azure for Students | – 免费$100信用金（首年） – 提供NC系列GPU虚拟机（需手动申请） |
– 需验证学生身份 – GPU实例可能需单独申请 |
需要灵活配置的中大型项目 |
| Lambda Labs | – 学生优惠（如$10/月的GPU实例） – 高性能显卡（A100/V100） |
– 需申请审核 – 社区资源较少 |
高性能需求、长期研究 |
| 国内平台（阿里云/腾讯云） | – 学生机低价（约10元/月） – 中文支持友好 |
– 学生机通常无GPU – GPU实例价格较高（如阿里云GN6i） |
国内用户、对网络延迟敏感的项目 |
2. 推荐选择
- 零成本入门：优先用 Google Colab 或 Kaggle，免费GPU足够学习基础模型（如CNN、RNN）。
- 中型项目：申请 AWS Educate 或 Azure 的免费额度，运行较长时间的训练（如BERT微调）。
- 高性能需求：考虑 Lambda Labs 或按需购买 AWS/Azure GPU实例（如V100/A100）。
- 国内用户：阿里云/腾讯云学生机（无GPU） + 按量付费GPU实例（短期训练）。
3. 注意事项
- 教育认证：多数平台需用学校邮箱（如.edu）或学生证验证身份。
- 资源监控：避免超额使用导致意外费用（AWS/Azure需设置预算警报）。
- 环境配置：推荐使用Docker或Conda管理环境，避免依赖冲突。
4. 替代方案
- 本地训练：如果有NVIDIA显卡（GTX 1060及以上），可本地安装CUDA+PyTorch/TensorFlow。
- 学术资源：部分高校提供校内GPU集群（如Slurm调度系统），可咨询实验室或IT部门。
根据预算和项目需求灵活选择，初期建议从免费资源入手，后续再逐步扩展。