大家好，我是Joyce，和小瑶一样，也是搞算法的，不过还在学术界摸鱼，偶尔能抓到一条顶会锦鲤，大多数时候，都是一些小鱼小虾，目前已被boss放养，每周组会都是隐形人...

转眼，暑假余额告警，低年级小盆友兴高采烈，等着食堂开门，高年级大盆友一脸平静，透露着打工人的自觉，没看完的代码，没复现的论文，在导师的一句问候下，突然进入冲刺阶段，ddl才是最强生产力，这句话没毛病。

文献看了多少篇了？毕设开题写好了吗？AAAI论文改完了吗？比赛进入复赛了吗......因为导师的关爱，开学前后这段时间，想必都是充实有意义的呢（成年人的微笑

前几天，突然紧张的疫情，又让何时回校成了未知，无法使用学校资源，或者学校GPU不够用，着实困扰着一批童鞋，为了让大家顺利赶上ddl，今天安利一个本人也在用的云平台，希望能解决大家的燃眉之急。

就个人踩坑经历来说， 恒源云  还是比较容易上手的，如果懒得看文档，又想迅速开启云端训练，让程序快快跑起来，请务必服用本篇教程，3分钟即刻见效（文末有粉丝福利，锁住它～

顺便搬了一个官方教程视频，配合观看效果更佳（热知识：本视频关注+点赞+评论后，可以领取20元羊毛券????

首先，注册登录gpushare.com，直奔新人礼包准没错，目前恒源云的 新人福利有100元礼券 ，代金券可以直接下单，如果跑4.5元/小时的3090，应该有近二十个小时吧。

要注意的是，有一些特价机器，比如1.8元/小时的2080ti 、6元/小时的V100，暂不支持代金券，需要先充值再租用，充值没有限制，100元以上就有返券，充值金额也是永久的。

计费模式的话，短租可以按量付费，按小时结算，长租可以包周/月，分别享受8.5/7折的优惠力度，学生还有专属折扣，以及  100元学生券 。

正式创建实例前，选择适合的GPU非常重要，如果模型耗显存，可以考虑16G的5000、24G的3090、32G的V100，如果耗内存，也有单卡分配了64G CPU的机型，具体参考下方的价格表（自己做的，有点简陋请忍住～

确定了GPU的类型、数量后，就可以搭建训练环境了，官方镜像里，主流框架TensorFlow、PyTorch、MXNet、PaddlePaddle等都预装了，可以直接勾选需要的版本。

如果没有合适的，进入实例后，也能自行安装软件包库，创建自定义镜像，实现长期保存环境，后续无论何时，通过自定义镜像，创建新的实例即可。

几秒完成实例创建后，就可以连接登录实例了，平台支持Xshell、PuTTY、MobaXterm之类的ssh终端登录，JupyterLab、PyCharm、VSCode等编译工具，文档也有详细的使用说明。

我一般用页面自带的JupyterLab，无论PC端、移动端，点击链接直接打开，轻松运行终端和代码，交互友好，一用就会，稍微提醒一句，关闭浏览器并不能停止训练，确认终端关闭了才行噢。

成功登录实例后，接下来的训练，都是在云端进行的，训练所需的代码和数据集，也需要提前传输上去，因此，本地数据传至实例内，这一步骤非常关键。

平台数据传输的方式，多种多样，Sftp、Filezilla等都支持，但数据太大的话，难免意外中断，而官方推荐的Oss工具，要靠谱得多，命令简单，速度又快，一分钟理论值3G左右，体验很香。

至于传输的流程，省钱又快的方式是，通过oss命令工具，先把数据从本地上传到个人数据空间，云盘容量限免50G，训练时，再从个人数据空间下载到实例里。

关于实例存放数据的目录，主要有两个，一个是NAS存储，限免50G，多实例共享的，而且长期保存，另一个机器本地盘目录，不限制数据大小，速度快，不过有一定的保存期限，注意备份训练结果就好。

另外，平台内置了几百个公共数据集，各种主流平台、竞赛平台的数据，每天都在更新，使用时，简单拷贝即可，省去了不少上传时间，若有需要帮助下载的，可以在社区发帖，平台反馈速度挺快的。

数据传输之后，把代码也复制过来，就可以跑起来了，训练过程中，注意关注显卡使用情况，nvidia-smi 或者 py3smi 命令查看，争取提高利用率，让训练达到最佳效果。

在这里，分享一些  个人使用的tips  ：

■ 平台团队功能，如果符合条件，一定要申请，真的很方便，之前我和组里成员，跑一个小课题，共享了实例和镜像，协作效率大大加成。

■  平台有小程序，可以对实例进行操作，不用一直守着电脑，随时随地就能关机、重启等，公众号也有一些提醒服务，关注领取了代金券后，建议不要取关。

■  恒源云应该是活动最多的GPU云平台了，自注册以来，本人参加过3090包周/月抽奖、分享笔记有奖励、200元竞赛赞助、视频号互动送代金券等等，如果希望一直有券白piao，可以在技术社区贴个邀请链接，每成功邀请一位注册，就有20元代金券。

■  看到这里，你应该基本了解使用流程了，但平台的宝藏文档，也不容错过值得一看，Conda、Visdom、Spyder、MMCV等都有教程，总能发现惊喜哟。

▼ 扫码直达大型福利会场～

不知不觉码了这么多字...虽然本篇主要介绍GPU云平台的使用方法，但是比起训练工具，训练过程中的思考，如何设计优化模型，如何提高验证效果，并发现总结创新点，能真正解决一些实际问题，这才是深度学习科研的本质和追求吧。

临近开学，与其陷入内卷焦虑，不如先从复现一篇论文开始，打开github，登录 恒源云gpushare.com ，开始你的深度学习训练吧，一切从这一刻，就前进了一小步。

# 文末彩蛋 #

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