CDNK博客
在阿里云上使用 ECS（弹性计算服务） 跑深度学习实验是完全可行的，尤其适合科研、开发测试或者中小规模训练任务。以下是关于如何高效利用阿里云 ECS 进行深度学习实验的详细指南：
✅ 一、为什么选择阿里云 ECS 做深度学习？
- 灵活性高：按需创建实例，支持 GPU 实例。
- 成本可控：可以使用按量付费、抢占式实例降低成本。
- 可扩展性强：后期可迁移到容器服务、ACK（Kubernetes）、PAI 等平台。
- 安全性好：阿里云提供完善的安全组、VPC 隔离机制。
✅ 二、推荐配置
1. 实例类型选择
- GPU 实例（推荐）
ecs.gn6e-*：NVIDIA V100（性能最强）ecs.gn6i-*：NVIDIA T4（性价比高）ecs.gn5i-*：NVIDIA P4（适合推理或轻量训练）
示例：
ecs.gn6i-c8g1.2xlarge是一个常用的 GPU 实例，包含 1 块 NVIDIA T4 显卡，适用于大多数中小型模型训练。
2. 系统镜像建议
- Ubuntu 20.04 / 22.04 LTS
- 或使用官方预装环境的 AI 镜像（如 Deep Learning Ubuntu）
✅ 三、部署步骤概览
1. 创建 ECS 实例
- 登录 阿里云控制台
- 选择「云服务器 ECS」 -> 「创建实例」
- 选择 GPU 实例规格（如 gn6i）
- 选择系统镜像（推荐 Ubuntu + GPU 驱动已安装的镜像）
- 设置安全组（开放 SSH、Jupyter、TensorBoard 端口等）
2. 安装依赖环境
方法一：使用脚本自动安装（推荐）
# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装 NVIDIA 驱动（如果你选的是没有预装驱动的镜像）
sudo apt install nvidia-driver-470-server -y
# 安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN（根据你的 PyTorch/TensorFlow 版本决定）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local_11.8.0-520.69.02-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local_11.8.0-520.69.02-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
# 安装 Anaconda / Miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 创建虚拟环境并安装 PyTorch / TensorFlow
conda create -n dl python=3.9
conda activate dl
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118方法二：使用 Docker 容器（进阶）
- 使用 NVIDIA 提供的 PyTorch / TensorFlow 官方镜像：
docker run --gpus all -it --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:23.06-py3
✅ 四、常用工具和端口设置
| 工具 | 推荐用途 | 默认端口 |
|---|---|---|
| Jupyter Lab | 写代码、调试模型 | 8888 |
| TensorBoard | 可视化训练过程 | 6006 |
| VS Code Remote | 远程开发调试 | 自定义 |
在安全组中开放这些端口，并通过域名绑定或 IP 直接访问。
✅ 五、优化建议
1. 存储方案
- 本地盘：速度快，但不能挂载到其他实例
- 云盘（ESSD）：可共享、可备份，适合保存模型和数据集
- OSS 挂载：适合大规模数据集存储，用
ossfs挂载为本地目录
2. 成本控制技巧
- 使用 按量计费：只在训练时开启，完成后释放
- 使用 抢占式实例：价格便宜很多，适合非关键任务
- 使用 弹性伸缩：配合 ACK/Kubernetes 实现自动扩缩容
✅ 六、替代方案（更高级）
如果你有更高需求，比如分布式训练、自动化调参、模型部署等，可以考虑：
| 方案 | 说明 |
|---|---|
| 阿里云 PAI（Platform of AI） | 阿里云一站式 AI 平台，支持 Notebook、训练、部署全流程 |
| ACK + Arena | Kubernetes + AI 训练框架，适合团队协作 |
| ModelScope | 阿里云模型开放平台，提供大量开源模型 |
✅ 七、常见问题 FAQ
Q：GPU 驱动没装好怎么办？
A：使用 nvidia-smi 查看是否识别显卡；若无输出，请检查驱动安装或更换镜像。
Q：训练中断了怎么办？
A：建议使用 checkpoint 机制保存中间模型，或使用 Jupyter 的 %autoreload 插件热重载。
Q：如何远程开发？
A：推荐使用 VS Code 的 Remote – SSH 插件连接 ECS，体验接近本地开发。
✅ 总结
| 项目 | 推荐 |
|---|---|
| 实例类型 | ecs.gn6i 系列（T4） |
| 系统镜像 | Ubuntu + GPU 镜像 |
| 深度学习框架 | PyTorch / TensorFlow（CUDA 支持） |
| 成本控制 | 按量计费 + 抢占式实例 |
| 开发方式 | Jupyter / VS Code Remote |
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