租深度学习服务器怎么选配置？看这几点避免浪费钱！

发布日期： 2025-10-20 阅读量： 作者： admin

最近搞那个深度学习模型，把我自己的破电脑折腾得够呛，风扇转得跟要起飞似的，跑一个晚上也出不来啥结果。没办法，只能寻思着去租个服务器跑了，不然项目得拖到猴年马月去。

寻摸服务器

一开始我也不知道该咋整，就问了问群里几个老哥，也自个儿上网瞎搜了搜。发现路子还挺多，有那种大厂的云服务器，啥都有，看着挺专业，但选项也多得让人头大；还有些专门租GPU服务器的小平台，好像更对口，价格看起来也五花八门的。

主要得想明白自己要我那模型，吃显存挺厉害，所以GPU是关键，显存不能小。CPU、内存啥的，感觉够用就行，硬盘也得看你数据多大，我这回数据不算太大，普通SSD应该就扛得住。

琢磨了半天，考虑到我就是临时跑跑模型，不是长期挂着，就想找个按时计费、操作简单点的。大厂的云服务器看着设置有点复杂，怕搞不明白浪费钱，就偏向那些专门做GPU租赁的小平台了。

找了个看着顺眼的平台，先注册个号。这步都差不多，手机号或者邮箱验证一下就

然后就是选机器了。这块儿就得细细看了：

选地区： 好像没啥大所谓，选个离自己近的？心理作用，感觉能快点？我随便选了个。
选显卡： 这是重头戏。什么3090、A100、V100的，看花了眼。我就根据自己模型大概需要的显存和算力，挑了个价格能接受，性能也看着不错的卡，好像是RTX 3090，那时候觉得性价比还行。
选CPU、内存、硬盘： 这就看着配了，别太寒碜就行，CPU有个几核，内存几十个G，硬盘给个几百G的SSD，对我来说够用了。
选系统： 一般都有Ubuntu，带驱动和CUDA环境的那种，省事儿。我就选了个预装好这些的Ubuntu系统。

选好了就下单，跟网购差不多。看清楚计费方式，有包月、包周、按时的。我选了按时计费，用多久算多久，感觉灵活点，毕竟也不知道具体要跑几天。

付完钱，平台就给机器信息了，主要是IP地址、用户名、密码。接着就是远程连上去。

我用的是电脑自带的终端（如果你用Windows可能得下个Xshell之类的工具），输命令 `ssh 用户名@IP地址`，然后输入密码，就登进去了。第一次连上去看到那个命令行界面，还真有点小激动。

虽然选了预装环境的系统，但还得检查下。输了 `nvidia-smi` 看看显卡驱动在不在，`nvcc -V` 看看CUDA版本对不对。有时候预装的库不全或者版本不对，还得自己装。

我一般习惯用conda管理环境，就先装了个Miniconda，然后创建虚拟环境，把我跑模型需要的Python库，像PyTorch、Transformers这些，一股脑装上。这一步特别重要，环境配不对，后面代码跑起来全是问题。

数据和代码也得传上去。我用的是`scp`命令，或者用FileZilla、Xftp这类图形界面的工具也行，把本地文件拷到服务器上。

万事俱备，就可以开始“炼丹”了。进到代码目录，激活配好的conda环境，然后运行训练脚本 `python *` 之类的。

看着屏幕上刷刷跑起来的日志，GPU利用率也上去了，心里踏实多了。这速度确实比我那破电脑快了不知道多少倍。

跑起来之后也不能完全不管，偶尔得连上去看看训练情况，有没有报错，损失函数有没有正常下降。可以用 `htop` 看看CPU、内存占用，`nvidia-smi` 随时监控GPU状态。

模型跑完，结果、模型文件啥的记得及时下载回本地。这很重要，别等机器到期了或者忘了续费被删了，那就白忙活了。

确认东西都拷回来了，就可以去平台把服务器停掉或者直接销毁了。按时计费的，停掉就不扣钱了。这点挺省钱。

租服务器跑深度学习这事儿，虽然中间也踩了点小坑，比如环境配不对、网络传数据慢啥的，但总归是顺利跑下来了。对于个人或者小团队来说，在本地硬件跟不上的时候，这确实是个省钱又高效的办法。就是选机器、配环境的时候得多花点心思，用完及时关，别让钱包大出血就行。