在阿里云上跑深度学习代码,选择哪个试用比较好？

结论：对于在阿里云上试用深度学习代码，推荐选择“PAI-DSW（Data Science Workshop）”或“GPU云服务器免费试用”，前者适合快速上手和轻量级实验，后者适合需要高性能计算的复杂模型训练。

1. 核心需求分析

在阿里云上运行深度学习代码，需重点关注三点：计算资源（尤其是GPU支持）、环境易用性、成本控制。

• GPU资源：深度学习依赖GPU提速，阿里云提供多种GPU实例（如V100、T4），但免费试用通常限制规格或时长。
• 环境配置：手动配置CUDA、框架（如PyTorch/TensorFlow）较耗时，预装环境的服务更高效。
• 试用成本：免费额度有限，需选择性价比高或完全免费的选项。

2. 推荐试用方案对比

方案一：PAI-DSW（Data Science Workshop）

• 优势：
  • 开箱即用：预装JupyterLab、主流深度学习框架和CUDA工具包，无需手动配置。
  • 免费额度：新用户可获一定时长的免费GPU资源（如T4显卡），适合轻量级实验。
  • 集成阿里云生态：可直接调用PAI其他功能（如模型训练、部署）。
• 局限：免费GPU时长有限（通常几小时到几天），超时需付费。
• 适用场景：快速验证代码、小型模型调试、学习入门。

方案二：GPU云服务器免费试用

• 优势：
  • 灵活性强：可自由选择ECS实例（如gn6v或gn7i系列），配置专属GPU资源（如V100）。
  • 性能更高：适合大规模数据训练或复杂模型（如LLM、CV任务）。
• 局限：
  • 试用门槛：部分GPU实例需申请或仅限首月免费，需关注活动规则（如“试用中心”的限时优惠）。
  • 环境需手动配置：需自行安装驱动和框架，对新手不友好。
• 适用场景：中大型项目、对算力要求高的任务。

3. 其他备选方案

• 函数计算FC：适合事件驱动的轻量级推理任务，但训练场景不推荐。
• 机器学习PAI：提供完整训练管线，但免费额度较少，更适合企业级用户。

4. 决策建议

• 新手/轻量实验：优先选PAI-DSW，省去环境配置时间，快速验证代码逻辑。
• 高性能需求：申请GPU云服务器免费试用，注意选择按量付费或试用套餐，避免超额费用。
• 长期使用：结合阿里云优惠活动（如学生计划、企业代金券），降低成本。

总结：PAI-DSW是试用的“无痛入门”首选，而GPU云服务器适合有经验的用户追求更高性能。 无论选择哪种，建议提前规划资源使用时长，避免意外扣费。