模型推理

团队训练或推理大模型时，算力不够、本地机器跑不动，是很常见的情况。GPU云服务器能解决这个问题，但实例开通只是第一步。选型、环境、上线和成本四个环节没处理好，后面大多要返工。下面结合一个实际案例，梳理GPU云服务器的部署过程中需要盯住的地方。 先想清楚负载，再看配置 选型的第一步是弄清楚负载类型，价格放在后面比较。训练更吃显存和多卡互联，推理更在意单卡吞吐和…

算力不够的时候，项目常常卡在等机器上。自建GPU机房要先买卡、找机位、配运维，设备一边买一边贬值。不少团队转向按需使用的GPU云服务，亿速云GPU云服务器就是其中一类选择。下面按训练、推理等常见场景说说怎么选，以及用起来要注意什么。 一、哪些场景适合上云 GPU云服务器最实在的好处是随用随取。算力需求忽高忽低的项目，用云端通常比自己养一批卡更合算。常见的几类…

大模型和图像识别的需求越来越多，不少团队开始把训练和推理搬到云上。自己买卡建机房，机器到手就开始折旧，换代又得重新折腾。GPU云服务器部署的好处就在这里：要多少卡租多少，硬件更新不用自己盯，人可以把时间花在模型和业务上。问题也从这里开始，选型、环境、成本、安全，上线前基本都会碰到。这篇文章结合两个案例，把一套可以直接套用的思路讲清楚。 一、先搞清楚业务需要哪…