下单全流程

从咨询到开通，平均 30 分钟内完成

🛒 完整下单流程

① 咨询客服，确认需求

点击「立即咨询」联系客服「小盈」，说明你的需求：模型大小、训练/推理、预算、时长。客服会帮你推荐最合适的 GPU 卡型和计费方式。

💡 提示：提前准备好你的模型信息（参数规模、框架、预计训练时长），客服能更快给出方案。

② 获取报价，确认订单

客服会根据阿里云官方实时价格给出报价（平台补贴价，见首页价格体系）。确认后，客服会生成订单合同。

💡 提示：价格受阿里云官方动态调价影响，下单前务必确认最新报价。

③ 签署合同，完成付款

在线签署电子合同（保障双方权益），按合同金额付款到对公账户（建行）。付款后上传凭证，客服确认到账。

💡 提示：支持企业对公转账、个人转账。企业客户可开专票（需提供开票信息）。

④ 开通实例，获取登录信息

付款确认后，客服在阿里云后台开通 GPU 实例，并在 10-30 分钟内将登录信息（IP、端口、用户名、密码）发送到你的微信。

💡 提示：如需特定 CUDA 版本或预装框架（PyTorch/TensorFlow 等），请在订单备注中说明。

⑤ 登录实例，开始使用

通过 SSH（命令行）或 JupyterLab（Web 界面）登录 GPU 实例，上传数据，开始训练。期间客服提供技术支持。

💡 提示：建议先花 1 小时测试环境是否正常，然后再开始长时间训练任务。

使用教程

实例开通后，这些技能你需要掌握

🔑 SSH 登录 GPU 实例

通过 SSH 客户端（如 Xshell、Termius）或命令行连接到你的 GPU 实例。

ssh user@your-gpu-ip
# 输入密码后进入实例命令行

基础SSH

📁 数据传输：上传/下载

将本地数据上传到 GPU 实例，或将训练结果下载到本地。推荐使用 scp 或 rsync。

# 上传本地文件到实例
scp -r ./data user@ip:/home/user/
# 从实例下载结果
scp -r user@ip:/home/user/results ./

基础scp

🐍 安装 Python 环境 & 框架

实例默认已安装 CUDA 和驱动。你可能需要安装 PyTorch/TensorFlow 等框架。

# 安装 PyTorch (CUDA 12)
pip install torch torchvision
# 验证 GPU 可用
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

基础PyTorch

📊 监控 GPU 使用情况

训练过程中监控 GPU 显存占用、算力利用率，避免资源浪费。

# 实时查看 GPU 状态
nvidia-smi
# 每秒刷新一次
watch -n 1 nvidia-smi

进阶nvidia-smi

🗂️ 使用云盘存储数据

GPU 实例本地磁盘有限，建议将数据存储在独立云盘，避免实例释放后数据丢失。

💡 实例释放后，云盘数据保留（需单独购买云盘）。建议重要数据定期快照备份。

进阶云盘

⏸️ 暂停计费（时付模式）

时付模式不用时可释放实例停止计费；包月/包季模式实例保留但无法暂停计费。

💡 训练任务中断？用 PyTorch 的 checkpoint 功能保存进度，重启后从 checkpoint 恢复。

基础计费

常见问题 FAQ

新手高频问题汇总

第一次用 GPU 云，会不会很难？

不难。只要你熟悉 Linux 命令行基础（cd、ls、vim 等）和 Python，就能快速上手。我们的客服「小盈」提供免费技术支持，遇到问题随时问。

训练到一半实例断了怎么办？

PyTorch 训练建议每 N 个 epoch 保存一次 checkpoint。实例故障概率极低（阿里云 SLA 99.9%），即使发生故障，我们的技术团队会在 1 小时内恢复。你只需从 checkpoint 恢复训练，损失有限。

可以装自己的 Docker 镜像吗？

可以。实例支持 Docker，你可以拉取公开镜像或上传自己的私有镜像。如需 GPU 加速，确保 Docker 镜像已安装 NVIDIA Container Toolkit。

怎么估算训练需要多少时间？

先用小数据集（如 1% 数据）跑一个 epoch，记录耗时，然后按比例估算完整训练时间。例如：1% 数据耗时 5 分钟 → 完整训练预计 500 分钟（约 8 小时）。

实例可以多人共用吗？

可以。你可以在实例上创建多个 Linux 用户，各自有独立 home 目录。但注意：GPU 是共享资源，多人同时跑任务会互相抢占显存，建议错峰使用或选择多卡实例。

还有疑问？找小盈！

客服「小盈」7×12 小时在线，技术问题、订单问题、平台使用问题均可咨询

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