云服务器
在阿里云上运行深度学习小模型时，选择划算的服务器需综合考虑性能、价格和使用场景。以下是根据不同需求推荐的方案：
1. 按量付费（短期/测试）
- 推荐实例：
ecs.gn6i-c4g1.xlarge或ecs.gn7i-c8g1.2xlarge- 配置：4核16GB（gn6i）或 8核32GB（gn7i），搭配NVIDIA T4显卡（4GB/16GB显存）。
- 优势：T4显卡适合小模型推理和训练，按量付费成本低（约1-3元/小时），适合临时任务。
- 适用场景：模型调试、短期训练或轻量级推理。
2. 包年包月（长期稳定使用）
- 推荐实例：
ecs.gn7i-c8g1.2xlarge（8核32GB + T4）- 成本：包月约500-800元，长期使用比按量付费节省30%以上。
- 升级选项：若显存不足，可选
ecs.gn6e-c12g1.3xlarge（V100 16GB显存），但价格更高（约1500元/月）。
3. 极致性价比（CPU替代）
- 场景：对GPU依赖低的小模型（如ONNX量化模型）。
- 推荐实例：
ecs.c6.2xlarge（8核16GB）- 优势：纯CPU实例价格低（按量约0.4元/小时，包月约200元），适合轻量推理。
4. 突发性能实例（超低成本）
- 推荐实例：
ecs.t5-lc1m2.small（1核2GB）- 适用场景：极小模型或API测试，但需注意CPU性能限制和积分消耗。
5. 抢占式实例（高风险高折扣）
- 推荐实例：
ecs.gn6i-c4g1.xlarge（T4显卡）- 优势：价格低至按量付费的1-3折（约0.3元/小时），但可能被随时回收。
- 适用场景：可中断的任务（如分布式训练中的Worker节点）。
关键建议
- 显存选择：小模型通常4GB显存（T4）足够，若模型较大（如BERT-base），建议16GB显存（V100）。
- 地域影响：华北2（北京）、华东2（上海）等大区库存充足且价格较低。
- 镜像优化：直接使用阿里云预装的PyTorch/TensorFlow镜像，免去环境配置时间。
总结方案
| 场景 | 推荐实例 | 预估成本 |
|---|---|---|
| 临时测试 | gn6i-c4g1.xlarge（按量） |
1.5元/小时 |
| 长期训练 | gn7i-c8g1.2xlarge（包月） |
600元/月 |
| 纯CPU推理 | c6.2xlarge（包月） |
200元/月 |
| 超低成本实验 | t5-lc1m2.small（按量） |
0.05元/小时 |
根据任务时长和预算灵活选择，短期优先按量+GPU，长期选包月，严格省钱可尝试抢占式实例。