步骤一
创建实例
选择GPU型号、规格和系统镜像,秒级启动一台高性能GPU云服务器
# 一键创建
$ 实例类型: gpu.xlarge
$ GPU: RTX 4090 24GB
步骤二
连接服务器
通过SSH或网页终端连接,预装PyTorch/TensorFlow等主流框架
$ ssh root@你的服务器IP
$ nvidia-smi
GPU-Util 0% # 待命中
步骤三
运行任务
上传代码和数据,运行训练推理任务,实时监控GPU性能指标
$ python train.py --epochs 100
$ watch -n 1 nvidia-smi
GPU-Util 92% # 运行中
步骤四
释放资源
任务完成后释放资源,按小时计费关机即停,灵活控制成本
# 停止实例 → 停止计费
$ # 释放不再使用的资源
$ # 查看账单用量统计