云服务器
选择云服务器训练模型时，需根据模型规模、预算、训练时长和云服务商特性综合考虑。以下是一些关键建议：
1. 根据模型规模选择配置
- 小型模型/实验（如BERT-base、ResNet-50）：
- 配置：4-8核CPU + 16-32GB内存 + 单GPU（如NVIDIA T4或RTX 3090）。
- 推荐：AWS EC2
g4dn.xlarge、Google Cloudn1-standard-4+ T4。
- 中型模型（如GPT-2、YOLOv5）：
- 配置：16-32核CPU + 64GB内存 + 多GPU（如A10G或A100 40GB）。
- 推荐：AWS
p3.2xlarge（V100）、AzureNC6s_v3（V100）。
- 大型模型（如LLaMA-2、GPT-3）：
- 配置：多节点分布式训练 + 高端GPU（如A100 80GB或H100）。
- 推荐：AWS
p4d/p4de实例（A100）、Google CloudA2系列（A100）。
2. 主流云平台对比
| 云服务商 | GPU选项 | 特点 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| AWS | T4/V100/A100/H100 | 实例类型丰富，按需/Spot实例省钱 | 中大型项目，灵活需求 |
| Google Cloud | T4/V100/A100 | TPU支持，学术优惠多 | TPU提速、研究项目 |
| Azure | T4/V100/A100 | 企业集成友好，Windows支持 | 企业级MLOps |
| Lambda Labs | A100/H100 | 专为AI优化，性价比高 | 预算有限的持续训练 |
| CoreWeave | A100/H100（低价现货） | 价格透明，适合短期任务 | 突发性高负载任务 |
3. 节省成本的技巧
- Spot实例/抢占式VM：价格低60-90%（AWS Spot、GCP Preemptible），但可能被中断。
- 自动伸缩：训练时扩容，完成后降配（如AWS SageMaker）。
- 存储优化：使用高性能云存储（如AWS EBS gp3）或直接挂载对象存储（如S3）。
- 学术优惠：GCP/Azure提供教育优惠，AWS有研究资助计划。
4. 其他注意事项
- GPU显存：模型参数量与显存需求大致为1B参数≈2GB显存（FP16）。
- 网络带宽：多节点训练需高带宽（如AWS p4d实例100Gbps）。
- 预装环境：选择预装CUDA、PyTorch/TensorFlow的镜像（如AWS DLAMI）。
5. 推荐组合方案
- 入门尝试：Lambda Labs（按小时计费，A100起步价$1.1/小时）。
- 企业级稳定训练：AWS p4d实例 + FSx for Lustre（高性能存储）。
- 超大规模+TPU：Google Cloud TPU v4 Pods。
建议先小规模测试，再逐步扩展。如果训练周期长（>1个月），考虑租用物理服务器（如Lambda Labs）可能更划算。