云服务器
在阿里云上搭建小规模深度学习服务器，可以根据需求灵活选择以下方案，兼顾性能与成本：
1. 弹性计算实例（ECS）
-
适用场景：临时训练、小模型、预算有限。
-
推荐配置：
- 实例类型：
- GPU型：
ecs.gn6i-c4g1.xlarge（NVIDIA T4，4核16GB）或ecs.gn7i-c8g1.2xlarge（A10，8核32GB）。 - CPU型（轻量级）：
ecs.c6.2xlarge（8核16GB，适合数据预处理或小模型）。 - 镜像：选择 预装深度学习框架的镜像（如PyTorch、TensorFlow），或自定义Ubuntu + CUDA环境。
- 存储：
- 系统盘：100GB ESSD。
- 数据盘：挂载500GB~1TB ESSD（根据数据集大小）。
- 网络：按量付费带宽（5~10Mbps，根据数据上传需求）。
-
成本优化：
- 抢占式实例：价格低至按量付费的1折，适合容错性高的任务（需设置检查点）。
- 自动释放：训练完成后自动释放实例避免闲置费用。
2. 容器服务（ACK） + 弹性GPU
- 适用场景：需要快速扩展、多任务并行。
- 方案：
- 使用 ACK托管集群，部署支持GPU的Kubernetes Pod。
- 选择 弹性GPU实例（如
vgn5i），按需挂载到容器。
- 优势：灵活调度资源，适合团队协作或周期性任务。
3. 函数计算（FC） + GPU
- 适用场景：事件驱动型推理任务（如API调用）。
- 配置：
- 选择 GPU函数实例（如NVIDIA T4），按调用次数计费。
- 适合轻量级模型推理，无需维护服务器。
4. 阿里云AI提速器（PAI）
- 适用场景：全托管服务，简化流程。
- 轻量级配置：
- PAI-DLC：选择低配GPU实例（如T4），按作业时长计费。
- PAI-EAS：部署模型推理服务，支持自动扩缩容。
关键注意事项
- GPU驱动与CUDA：
- 使用阿里云提供的 GPU优化镜像（如Ubuntu 20.04 + CUDA 11.4），避免手动安装。
- 数据存储：
- 小数据集：直接放在ECS本地SSD。
- 大数据集：使用 NAS 或 OSS（需挂载到实例，适合频繁读取）。
- 成本控制：
- 设置 费用报警，避免超额。
- 非训练时段停机或使用 弹性伸缩。
- 监控：
- 通过 云监控 查看GPU利用率、内存等指标。
示例成本估算（按需）
- T4实例（gn6i）：约 ¥1.5/小时（按量付费），月均¥1000~2000（间歇性使用）。
- A10实例（gn7i）：约 ¥3/小时，适合更高性能需求。
推荐选择
- 入门级：
ecs.gn6i-c4g1.xlarge+ Ubuntu深度学习镜像。 - 性价比：抢占式实例（如
ecs.gn7i-c8g1.2xlarge） + 定期保存模型。
通过阿里云控制台或API快速部署，具体配置可根据实际负载动态调整。