如何使用阿里云gpu服务器跑深度学习？

使用阿里云GPU服务器运行深度学习任务的步骤如下：

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1. 选择GPU实例

   • 登录阿里云控制台，选择 ECS 或 PAI（机器学习平台），配置 GPU计算型实例（如V100、A100等）。

2. 配置环境

   • 安装 CUDA 和 cuDNN（阿里云部分镜像已预装）；
   • 通过 conda 或 pip 安装深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。

3. 上传代码与数据

   • 使用 OSS 存储数据集，通过命令行或SDK挂载到实例；
   • 上传训练脚本或通过Git克隆代码库。

4. 运行训练

   • 执行命令启动训练（如 python train.py），建议搭配 tmux 防止中断；
   • 使用 PAI-TensorBoard 监控训练过程。

5. 保存与释放资源

   • 结果保存至OSS，避免数据丢失；
   • 训练完成后释放实例以节省费用。

注：PAI平台提供预置镜像和可视化工具，可进一步简化流程。

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