阿里云如何线上跑深度学习程序？-ECLOUD博客

在阿里云上线上运行深度学习程序，可以通过以下几种主流方式实现。选择哪种方式取决于你的需求（如训练/推理、资源规模、成本控制、易用性等）：

一、使用阿里云 ECS + GPU 实例（最常见方式）

1. 创建 GPU 云服务器

登录阿里云 ECS 控制台
创建实例：
- 地域：选择离你近的（如华北2）
- 实例规格：选择 GPU 型实例，例如：
  - gn6i（NVIDIA T4，性价比高）
  - gn7（A10/A100，高性能）
  - gn8i（H20，适合国产化场景）
- 镜像：推荐使用 AI 镜像市场镜像
  - 搜索 “深度学习” 或 “AI” → 使用预装 PyTorch/TensorFlow/CUDA 的镜像（如 Alibaba Cloud Linux + AI 工具集）
- 存储：建议至少 100GB 系统盘，可挂载 SSD 数据盘
- 安全组：开放 SSH（22端口）、Jupyter（8888）、TensorBoard（6006）等

2. 连接并配置环境

# 使用 SSH 登录
ssh root@<your-ecs-public-ip>

# 查看 GPU 是否识别
nvidia-smi

# 启动虚拟环境（如果镜像未自动激活）
source /root/anaconda3/bin/activate pytorch  # 示例环境名

3. 上传代码和数据

使用 scp 或 rsync 上传本地代码：
```
scp -r your_project root@<ip>:/root/
```
或挂载 NAS/OSS 存储（适合大数据）：
- 使用 NAS 文件存储：通过 NFS 挂载共享目录
- 使用 OSS + ossfs：将对象存储挂载为本地磁盘

4. 运行深度学习任务

cd /root/your_project
python train.py --epochs 100 --batch-size 32

5. 可视化与监控

启动 Jupyter Lab（建议加密码或使用 SSH 隧道）：

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --no-browser

使用 SSH 隧道访问：
```
ssh -L 8888:localhost:8888 root@<your-ecs-ip>
```
然后浏览器打开 http://localhost:8888

二、使用 PAI 平台（阿里云机器学习平台）

如果你希望更自动化地管理训练任务，推荐使用 PAI（Platform for AI）。

PAI 主要功能：

PAI-DLC（Deep Learning Container）：提交分布式训练任务
PAI-DSW（Data Science Workshop）：交互式开发环境（类似云端 Colab）
PAI-EAS：模型在线服务部署

示例：使用 PAI-DSW

进入 PAI 控制台
创建 DSW 实例：
- 选择镜像（PyTorch、TensorFlow、自定义）
- 选择 GPU 规格（如 V100、T4）
启动后进入 JupyterLab 环境
上传代码/数据，直接运行训练脚本
支持自动保存到 OSS

优点：

无需运维 ECS
自动集成 TensorBoard、Notebook
费用按小时计费，可随时停止

三、使用容器服务（ACK + GPU 节点）

适合大规模分布式训练或团队协作。

流程：

创建 容器服务 Kubernetes 版（ACK） 集群
添加 GPU 节点（选择 GPU 实例规格）
编写 Dockerfile 打包深度学习环境
使用 Kubernetes 提交训练任务（Job/PyTorch Operator）

示例 Dockerfile：

FROM nvidia/cuda:11.8-devel-ubuntu20.04
RUN pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
COPY train.py /app/
WORKDIR /app
CMD ["python", "train.py"]

然后通过 kubectl apply -f job.yaml 提交任务。

四、自动化与最佳实践

功能	推荐方案
数据存储	OSS + ossfs 或 NAS
模型训练	ECS GPU / PAI-DLC
交互开发	PAI-DSW
模型部署	PAI-EAS / 函数计算 FC
成本优化	使用抢占式实例（节省70%费用）+ 自动伸缩

五、注意事项

安全组设置：避免开放 22 端口给 0.0.0.0，建议绑定 EIP + 设置白名单
备份：定期将模型和日志同步到 OSS
监控：使用云监控查看 GPU 利用率、内存等
费用控制：GPU 实例较贵，记得及时释放或关机

六、参考文档

阿里云 ECS GPU 实例
PAI 产品文档
AI 镜像市场

如果你提供具体需求（比如：训练 ResNet、BERT、还是部署推理 API），我可以给出更详细的部署脚本和架构建议。