CCLOUD博客核心结论
在阿里云上实现深度学习编程，需通过ECS实例或PAI平台部署计算环境，结合OSS存储数据，并选用TensorFlow/PyTorch等框架进行开发。
具体步骤
1. 选择计算资源
- ECS实例：推荐配置GPU型实例（如gn6v）X_X训练，镜像选择预装CUDA的Ubuntu系统或阿里云深度学习镜像。
- PAI平台：若需分布式训练，可直接使用PAI（机器学习平台），内置优化算法和可视化工具。
2. 数据存储与管理
- 将数据集上传至OSS对象存储，通过SDK或命令行工具（如ossutil）访问。
- 训练时挂载OSS为本地路径（使用ossfs），或直接调用PAI的数据源功能。
3. 环境配置与框架安装
- 基础环境：安装CUDA、cuDNN驱动（ECS需手动配置，PAI已预装）。
- 深度学习框架：
- TensorFlow/PyTorch：通过pip安装，或使用阿里云提供的镜像快速部署。
- 定制镜像：若需特定版本，可在ECS上构建Docker镜像并推送至ACR（容器镜像服务）。
4. 代码开发与训练
- 本地开发：使用Jupyter Notebook（通过SSH隧道访问ECS）或PAI Studio交互式开发。
- 分布式训练：在PAI中调用MPI/Horovod框架，或手动配置多GPU节点。
5. 监控与优化
- 通过云监控查看GPU利用率，日志服务SLS记录训练日志。
- 使用PAI的自动调参（AutoML）优化超参数。
关键注意事项
- 成本控制：ECS按需选择抢占式实例降低成本，PAI按资源使用量计费。
- 安全：配置VPC网络隔离和RAM权限管理，避免数据泄露。
完成以上步骤后，即可高效运行深度学习任务。