云服务器
在阿里云上运行机器学习任务可以高效利用其弹性计算资源，以下是关键步骤和注意事项：
1. 选择适合的云服务
- ECS实例：适合自定义环境，推荐选择GPU机型（如gn6v、gn7i），注意按需选择vCPU和内存。
- PAI平台：内置TensorFlow/PyTorch框架，提供Notebook和可视化建模工具，适合快速实验。
- 函数计算FC：事件驱动，适合轻量级或间歇性任务，成本低但冷启动可能有延迟。
2. 环境配置
- 镜像选择：使用预装CUDA/cuDNN的GPU优化镜像（如Ubuntu 20.04 + NVIDIA驱动）。
- 网络提速：跨地域数据传输时，可用阿里云高速通道或OSS内网传输降低成本。
- 存储方案：大数据集优先挂载SSD云盘或使用OSS+CPFS（并行文件系统）。
3. 实战技巧
- Spot实例：抢占式实例成本降低70%，适合容错性高的训练任务，需设置检查点保存。
- AutoDL：PAI的自动超参调优功能，可自动搜索最佳模型配置。
- 分布式训练：使用
torch.distributed或Horovod时，配置多机RDMA网络（如eRDMA实例）。
4. 监控与成本控制
- 日志服务SLS：实时监控GPU利用率（
nvidia-smi日志分析）。 - 成本预警：设置每月预算阈值，通过资源组管理分项目计费。
5. 典型问题处理
- GPU显存不足：尝试梯度累积或使用PAI的模型切割功能。
- 数据IO瓶颈：OSS数据预热+本地缓存（如使用
ossfs挂载为本地目录）。
示例：快速启动PyTorch训练
# 在GPU实例上
conda create -n pytorch python=3.8
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
wget https://oss.example.com/dataset.zip
unzip dataset.zip
python train.py --batch-size 256 --gpus 4注意事项
- 合规性：确保数据安全，敏感数据建议使用专有云或加密存储。
- 版本兼容：预装框架版本可能与最新PyPI包冲突，建议使用虚拟环境。
阿里云机器学习的最佳实践是混合使用PAI+ECS：开发阶段用PAI Notebook快速迭代，大规模训练时切换到弹性GPU集群。