租用GPU服务器跑大模型，这些坑你一定要避开！

为啥大家都开始租GPU服务器了？

最近这段时间，身边搞技术的朋友聊起天来，十有八九都在说租GPU服务器跑大模型的事儿。这事儿说起来也挺有意思，前两年大家还都在讨论怎么攒钱买显卡，现在风向突然就变了。其实道理很简单，现在的大模型动不动就是几十亿甚至几百亿参数，想要自己训练或者微调，那得需要多高的算力啊！普通人的电脑根本扛不住，就连高端游戏显卡来了也得跪。

我有个朋友前段时间就想自己试试微调一个七亿参数的模型，结果用自己的显卡跑了三天三夜，电费花了不老少，模型还没训好。后来他一咬牙租了个服务器，两个多小时就搞定了。这事儿给他刺激不小，从那以后他就成了租用服务器的忠实粉丝。所以说啊，有时候该花钱的时候还真不能省，时间成本也是成本嘛。

GPU服务器到底是个啥玩意儿？

可能有些刚入门的朋友还不太清楚，GPU服务器到底是个什么东西。简单来说，它就是专门配备了高性能显卡的远程电脑，你可以通过网络来使用它的计算能力。跟我们平时用的CPU不同，GPU特别适合做那种需要大量并行计算的任务，正好跟训练大模型的需求对上了。

现在的GPU服务器提供商还挺多的，配置也是五花八门。从单卡到八卡甚至更多的都有，显卡型号也是从V100到A100、H100这样一路升级。不过说实话，对大多数人来说，根本用不着那么高端的配置。就像我另外一个做自然语言处理的朋友说的：“选配置就跟找对象一样，合适的才是最好的，没必要一味追求最高配。”

租服务器都要看哪些指标？

挑服务器这事儿，里面门道可多了。首先得看显卡型号，这是最关键的。不同的显卡算力差别很大，价格也差得远。比如说，A100就比V100快不少，但价格也贵很多。要是你只是跑个小模型试试水，用RTX 3090或者4090这样的消费级显卡其实也够用了。

除了显卡，还得看内存大小。大模型训练的时候特别吃内存，要是内存不够，根本就跑不起来。我建议至少得32GB起步，要是想玩大点的模型，那得上到64GB甚至128GB才行。

硬盘空间也是个重要指标。模型文件、数据集、训练过程中的中间结果，这些都得占地方。现在动辄几十个GB的数据集很常见，所以硬盘怎么着也得有个500GB到1TB才够用。

网络带宽也不能忽视。你要是经常需要上传下载大文件，带宽小了那得等到猴年马月去。我个人的经验是，至少得千兆网络起步。

市面上哪些服务商值得考虑？

现在做GPU服务器租赁的厂商还真不少，各有各的特色。像是阿里云、腾讯云这些大厂，稳定性没得说，就是价格稍微贵点。然后还有些专门做这个的创业公司，价格会便宜些，但服务质量就得自己多掂量掂量了。

我整理了几个比较常见的服务商特点，大家可以参考一下：

说实话，选服务商这事儿还真得看你的具体需求。要是你就想快速上手，不想折腾，那就选大厂；要是你预算有限，又不怕折腾，那可以试试专门的服务商。

租服务器要注意避开哪些坑？

租服务器这事儿，说起来都是泪，我踩过的坑可真不少。第一个大坑就是隐藏费用，有些服务商看着小时价挺便宜，但实际上还有存储费、网络流量费等等杂七杂八的费用。等你用完了结账的时候才发现，总费用比预期高出一大截。

第二个坑是网络延迟。有些服务器放在国外，虽然价格便宜，但远程操作起来那个卡啊，简直能急死人。特别是当你需要实时查看训练进度的时候，那种感觉真是太煎熬了。

还有就是要留意服务商的退款政策。有些服务商说是随时可退，真到你要退的时候，各种条件就来了。我有个朋友就遇到过这种情况，买了包月服务，用了三天发现不合适想退，结果人家说超过24小时就不给退了。

另外还有个很重要的点，就是数据安全。你的模型、数据集这些都在人家服务器上，万一出点啥问题，那损失可就大了。所以一定要选那些信誉好、有保障的服务商。

怎么才能把钱花在刀刃上？

说到省钱，我这里还真有几个小窍门。首先是要善用竞价实例，这个就跟抢特价商品似的，能省下不少钱。不过缺点是可能会被随时中断，所以适合那些可以断点续训的任务。

其次是要合理安排训练时间。很多服务商在非高峰时段会有折扣，比如晚上或者周末。要是你的任务不着急，完全可以趁着便宜的时候跑。

还有就是记得及时释放资源。有些人租了服务器，用完了就放那儿不管了，结果钱还在一直扣。其实大多数服务商都是按使用时长收费的，不用的时候一定要记得关机或者释放实例。

最后就是要做好预算规划。可以先租个按小时计费的试试水，觉得合适再买包月或者包年的套餐。千万别一上来就买很长期的套餐，万一不合适想换就麻烦了。

实际用起来感受如何？

我自己用GPU服务器也有一年多了，总体感觉还是挺香的。最明显的好处就是省心，不用自己维护硬件，不用担心散热问题，也不用听着显卡风扇的噪音睡觉了。

不过要说缺点也是有的，最大的问题就是网络依赖。要是你家网络不稳定，那用起来就挺受罪的。我有次正在调试模型，家里网络突然断了，等连上去发现训练已经因为错误中断了，白白浪费了好几个小时。

还有个感受就是，租服务器确实能大大加快实验迭代的速度。以前在自己电脑上跑个实验要等好久，现在几个小时就能出结果，效率提升不是一点半点。

我觉得租用GPU服务器这个选择还是挺明智的，特别是对于个人开发者和小团队来说。既不用投入大量资金买硬件，又能享受到顶级的计算资源，何乐而不为呢？