租服务器跑神经网络哪家强？对比几家云服务商再决定！

发布日期： 2025-10-13 阅读量： 作者： admin

最近捣鼓神经网络，发现自己那台老电脑实在是有点吃力了，跑个模型训练，风扇呜呜转，感觉随时要罢工。而且一跑起来，电脑就干不了别的，卡得要死，有时候还一不小心就中断了，前功尽弃，那个恼火。寻思着，干脆租个服务器跑，省心。

摸索阶段

一开始也是两眼一抹黑，上网随便搜了搜“租服务器”。嚯，那家伙，各种云服务器、VPS、独立服务器，还有专门的GPU服务器，看得我眼花缭乱。什么阿里云、腾讯云、华为云，还有一些没怎么听过名字的，一大堆。价格也是五花八门，从几十块一个月到几千块的都有。

我主要就是跑神经网络训练，这玩意儿吃显卡（GPU）是出了名的。普通的那种只有CPU的服务器，估计跑起来和我自己电脑也差不了多少，甚至可能还不如。所以目标就明确了，得找带GPU的服务器。

看了几家大的云服务商，都有GPU实例，但价格嘛确实不便宜，对于我这种个人玩票性质的来说，有点肉疼。也看了一些名气小点的，价格是诱人，但心里又犯嘀咕，靠不靠谱？稳不稳定？别到时候三天两头出问题，或者跑路了，那就得不偿失了。

选择与准备

反复比较和纠结后，我决定先找一家相对主流的云服务商试试水。虽然贵点，但想着应该稳定些，技术支持可能也到位点，毕竟咱也不是专业的运维，万一遇到啥搞不定的问题，有人能问问总是好的。

选配置的时候也挺头疼。GPU型号那么多，显存大小也不一样，CPU、内存、硬盘、带宽，各种参数组合。根据自己模型的规模和预算，选了个感觉性价比还行的GPU实例，配置不高不低那种，想着先跑起来再说，不够用了再升级呗。

付款下单，过程倒是挺顺利。接着就是选操作系统，我平时用Ubuntu习惯了，就选了个Ubuntu系统。然后服务商那边就开始初始化服务器。

动手配置

没多久，服务器状态就变成“运行中”了，给了我一个IP地址、用户名（通常是root或ubuntu）和密码。我赶紧打开自己的电脑终端，用SSH连上去。

第一次连上远程服务器，感觉还挺新鲜。黑乎乎的命令行界面，接下来就是一顿操作：

更新系统：先把系统自带的软件都更新到最新，这是个好习惯。敲了sudo apt update和sudo apt upgrade。
装驱动：这是最关键也是最容易出坑的一步。因为是GPU服务器，得装NVIDIA的显卡驱动和CUDA工具包。我当时按照网上搜的教程一步步来，结果中间还真遇到点版本不匹配的问题，折腾了好一会儿，试了好几个版本才装对。这块儿确实得有点耐心。
装Python环境：神经网络基本都是用Python跑，所以我装了Anaconda，方便管理不同的Python环境和库。
装深度学习框架：我用的是PyTorch，直接用conda命令安装，同时它会自动帮你搞定匹配CUDA版本的PyTorch。如果你用TensorFlow，过程也类似。
装其他工具：比如htop（看系统资源占用）、git（拉代码）、vim（改代码）等等，这些都是些顺手的工具。

上传代码跑起来

环境搭好了，接下来就是把我的代码和数据弄上去。我用的是scp命令，直接通过SSH通道把本地文件传到服务器上。数据量不大的话，这挺方便的。要是数据量特别大，可能得想想别的办法，比如用对象存储之类的服务中转一下。

一切就绪，在服务器上进入代码目录，运行我的训练脚本。python *敲下去，回车！

看着屏幕上开始滚动的日志，GPU利用率噌噌往上涨（用nvidia-smi命令看），心里那叫一个舒坦！速度确实比我本地电脑快多了，而且服务器在那边安安静静地跑，我自己的电脑终于解放了，可以刷刷网页、看看视频，互不干扰。

后续和感受

现在那个服务器就一直开着，需要训练模型的时候就SSH连上去跑。平时没任务的时候，我也会上去看看系统状态，偶尔更新下软件。还得留意着费用，别不小心跑超了预算。

这回租服务器跑神经网络的实践还是挺成功的。虽然中间配置环境踩了点坑，但最终目的达到了。最大的感受就是，对于计算量大的任务，把专业的事交给专业的工具（或服务）去做，确实能省下不少时间和精力，也避免了自己本地硬件的损耗。如果你也遇到类似的需求，我觉得租个服务器确实是个值得考虑的选择，尤其是带GPU的，对于跑深度学习是真的香。

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