云服务器
阿里云提供多种适合运行机器学习模型的服务器选项，涵盖从CPU到GPU、从通用型到高性能计算的各种实例。以下是主要推荐类型及适用场景：
1. GPU提速型实例（推荐深度学习训练/推理）
- 适用场景：深度学习训练（如PyTorch、TensorFlow）、大规模并行计算、AI推理。
- 推荐实例：
- GN7系列：配备NVIDIA T4 GPU（16GB显存），适合中小规模训练和推理，性价比较高。
- GN6系列：搭载NVIDIA V100（16GB/32GB显存），适合大规模模型训练（如LLM、CV模型）。
- GN10系列：配置NVIDIA A10/A100 GPU（24GB/80GB显存），支持高精度计算（FP64）和大模型训练。
- 弹性GPU服务：按需挂载GPU，适合临时性任务，降低成本。
2. 高性能计算型（HPC）
- 适用场景：科学计算、分布式训练、高性能CPU任务。
- 推荐实例：
- hfc7/hfg7系列：基于AMD EPYC或Intel Xeon，高主频CPU，适合CPU密集型模型（如传统机器学习）。
- scc系列：配备RDMA网络，适合多机分布式训练（如Horovod框架）。
3. 通用计算型（CPU为主）
- 适用场景：轻量级机器学习、推理服务、数据处理。
- 推荐实例：
- g7/c7系列：均衡的CPU/内存配置，适合Scikit-learn、XGBoost等传统模型。
- e系列：大内存型，适合需要缓存大量数据的场景（如推荐系统）。
4. 阿里云特定AI服务
- PAI（Platform for AI）：无需自建环境，提供预装框架的GPU实例和分布式训练工具。
- 函数计算FC：无服务器推理，按调用次数计费，适合间歇性推理任务。
选择建议
- 训练阶段：优先选择GN6/GN10（V100/A100）或弹性GPU，显存越大越好。
- 推理阶段：GN7（T4）或通用型实例（如部署轻量级TensorFlow Serving）。
- 预算有限：使用竞价实例（Spot Instance）或弹性GPU降低成本。
- 分布式训练：选择scc系列（RDMA网络）或HPC集群。
注意事项
- 地域与可用性：部分GPU实例仅在特定地域提供，需提前确认。
- 镜像支持：阿里云提供预装CUDA/cuDNN的镜像，可快速部署环境。
- 网络带宽：多机训练时需确保实例间高速内网互通。
建议根据具体模型规模、预算和性能需求，结合阿里云官方实例规格文档进一步选择。