怎么用云服务器跑模型？手把手教你用服务器跑模型

云服务器最近被大家玩得越来越花样，不仅能建站、开代理，现在还常常被拿来跑 AI 模型。很多小伙伴电脑显卡太拉胯，跑个深度学习直接卡死，转而问小编：“能不能租个云服务器来训练模型啊？”答案是可以的，而且体验比你想象中还要顺畅。今天就来聊聊：云服务器到底怎么跑模型。

一、云服务器跑模型是个啥？

简单说，云服务器跑模型就是把你原本在本地电脑上要做的训练、推理任务，搬到一台远程 GPU 服务器上去。区别在于，这台服务器一般搭载了 A100、V100、T4 这种专业显卡，配套 CUDA、cuDNN、PyTorch、TensorFlow 也都预装好了。

换句话说，你不用再折腾驱动、环境冲突，也不用买动辄几千上万的显卡，直接开一台云服务器，用 SSH 或者 Jupyter Notebook 连上去，把代码和数据传上去，就能跑了。

二、怎么用云服务器跑模型？详细步骤来了

1. 选服务器
   先挑支持 GPU 的厂商，比如萤光云、LightNode 这类都有 GPU 机型。训练任务大选 A100/V100，轻量推理用 T4 就够。
2. 开通实例
   控制台里新建一台 GPU 云服务器，镜像建议选 Ubuntu + CUDA 已预装的版本，省心。
3. 配置环境
   登录后，用 conda 新建环境：

   conda create -n myenv python=3.10  
   conda activate myenv  
   pip install torch tensorflow  
   

   很快就能搭好。

4. 上传数据和代码
   用 scp 或者对象存储传数据：

   scp dataset.zip root@服务器IP:/root/  
   

5. 开始训练
   执行脚本就行：

   python train.py --epochs 10 --batch-size 32  
   

   想看 GPU 占用，敲 nvidia-smi 就能实时监控。

6. 下载结果
   训练好的模型文件，可以再用 scp 下到本地，或者丢对象存储。

三、大概需要多久？

小编自己实测过：

• 新建实例 + 配环境：十几分钟
• 上传数据 + 启动训练：5 分钟搞定
• 后面就是等模型自己跑了

所以从零开始，大概半小时内就能让模型在云服务器上跑起来，比你想象的要快。

四、用 iPhone / iPad 远程盯训练可行吗？

完全没问题。我自己就用 Termius 连 VPS，随时看看训练日志，出门也能管控。要改代码的话还是电脑舒服，但只看进度、停服务，手机足够。

五、常见问题解答

1. 网络延迟会影响吗？
   训练不怕延迟，只要 GPU 跑得动就行；但实时推理建议选近一点的节点，比如香港。
2. 贵不贵？
   长期训练大模型当然花钱，但如果是测试或短期用，按小时计费很香。LightNode 最低 0.084 元/小时，用多久付多久，不怕续费压力。
3. 数据太大怎么传？
   建议别死磕 scp，直接用对象存储，速度快也稳定。
4. 新手容易上手吗？
   云厂商大部分都有一键环境，几乎零门槛。

小编提醒

小编的经验是：云服务器跑模型特别适合做实验、临时训练。别一上来就开个 8 卡 A100，结果数据集只有几百 MB，那就是浪费钱。合理评估需求，够用就好。如果要长期部署模型服务，也可以考虑 LightNode 这种小时计费，随时扩容缩容，非常灵活。

模型要的是算力，别让本地电脑被榨干，云上跑反而更稳。