如何使用阿里云跑深度学习模型？

核心结论

使用阿里云跑深度学习模型需通过PAI平台或ECS实例部署环境，结合OSS存储数据，并选择GPUX_X实例以提升性能。

一、选择计算资源

• PAI（机器学习平台）：适合全流程管理，提供预置框架（如TensorFlow/PyTorch）和可视化建模工具，支持分布式训练。
• ECS实例：手动部署更灵活，推荐选择GPU计算型实例（如gn6v），配置CUDA/cuDNN环境。关键点：按需选择实例规格，避免资源浪费。

二、数据存储与准备

• 将训练数据上传至OSS（对象存储），通过高速通道与计算节点连接，提升IO效率。
• OSS与PAI/ECS联动：挂载OSS为本地目录，或使用ossutil工具同步数据。

三、模型训练与优化

1. 框架安装：ECS需手动安装深度学习框架（如pip install tensorflow-gpu），PAI已预装主流框架。
2. 分布式训练：PAI支持PS/Worker架构，ECS可通过Horovod实现多卡并行。关键参数：batch size和学习率需适配实例配置。

四、监控与成本控制

• 使用云监控查看GPU利用率，优化资源分配。
• 抢占式实例可降低60%以上成本，适合容错性高的任务。

五、模型部署

• PAI-EAS：一键部署为在线API，支持自动扩缩容。
• ECS自定义部署：需配置Nginx+Flask等Web服务，适合定制化需求。

总结：阿里云提供从训练到部署的全链路支持，关键步骤为资源选型→数据接入→训练优化→成本监控，按需选择PAI或ECS方案。