最强最优惠GPU租用平台——恒源云

Posted 2023-04-12 weixin_42800777

最强、最优惠GPU租用平台——恒源云

国内有一些平台，是会给予新人充分试用机会的，毕竟GPU模型训练，涉及到环境配置、数据调用等，不管在本地还是云端，都需要时间调试，而时间就意味着金钱。转战多个GPU租赁平台后，发现恒源云深度学习平台，在试用的额度、产品的体验各方面，是比较突出的，如果是跑较小的任务，花费基本在无门槛体验的范围内，几乎没有经济负担。

恒源云_GPUSHARE-恒源智享云
​gpushare.com/activity
附上价目表让大家感受一下优惠的力度。

1. 环境预装，官方镜像、用户备份镜像、镜像市场等一键勾选/下载
用了很多不用的平台，每次最烦的就是配环境，因为每个平台的基础环境都不一样，每次都要踩坑。有些包在这个平台上适用，到另一个平台就又瓦特了，真实吐血了。恒源云是我配环境中感觉最便捷的一个平台，很少踩坑，用户体验极佳。内置框架一大堆，每个框架版本也贼多选择，十分方便。

2. 代金券：最最最重要的哦！代金券真的超级超级多
恒源云的活动每年绝对是最多的，给的代金券是最多的，学生认证给，邀请人给，社区发经验贴给，参加活动给！

全是代金券，自己看。

新人注册送100元代金券，学生认证100元代金券，还有很多学生福利。

3.支持公共网盘，百度/阿里账号授权后，可直接下载数据至云服务器内
数据存储和上传很方便，不过建议大家提前阅读教程文件，对于第一次上传文件，我还是花了足足一个小时，不过都有客服可以咨询。一定要仔细阅读上传和下载文件的教程，不然会有小麻烦哦！

100G免费数据存储、oss数据上传速度快、内置400+公共数据集哦

恒源云简介 - 恒源云用户文档
​gpushare.com/docs/

tips：

还有些小功能，模型有时候大半夜训练完了我懒的写脚本自动上传数据、关闭服务器啥的，恒源云有定时关机。

平台还有社区社群，里面有些大神有时候会发一些跑实验的技巧、读论文笔记啥的(还有水水贴)

文档中心中也有很多linux小技巧，刚接触服务器时候经常去翻，现在很多常用的都会背了

可以直接在平台看gpu、cpu的实时详细使用情况

恒源云_云GPU服务器如何使用 TensorBoard？

文章来源 | 恒源云社区（专注人工智能/深度学习云 GPU 服务器训练平台，官方体验网址：https://gpushare.com/docs/best_practices/tensorboard/

原文地址 | https://gpushare.com/docs/best_practices/tensorboard/

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TensorBoard

TensorBoard 是用于提供机器学习工作流程期间所需的测量和可视化的工具。 它使您能够跟踪实验指标，例如损失和准确性，可视化模型图，将嵌入物投影到较低维度的空间等等。

创建一个镜像为 TensorFlow 2 的实例，当创建实例并启动后，可以在实例列表中点击链接打开 JupyterLab。

运行 开始使用 TensorBoard 中的笔记本代码。

首先下载 get_started.ipynb 记事本文件。通过 JupyterLab 上传到服务器中。

双击文件打开记事本，在右方工作区可以看到记事本中的代码内容。

实例已经提供了启动好的 TensorBoard，所以代码中有 2 处启动 tensorboard 的命令需要加 #注释掉。

代码中有一段文本被标识为代码的错误需要修正，点击下图中位置代码块前方的区域选中，在上方将代码修改为 Markdown。

在菜单中选择 运行 - 运行所有单元格，即运行全部代码。

等待全部单元格运行完成，右键生成的 logs 文件夹选择剪切。

实例内 TensorBoard 读取的文件夹是 /tb_logs文件夹，右键粘贴到此目录。

在实例列表中点击链接打开 TensorBoard。

警告⚠️
部分新版本的 TensorBoard 在 Safari 浏览器下可能显示白屏，需要使用 Chrome 打开。

打开后可以看到刚才运行代码后得出的结果。在实际操作过程中，可以让程序直接输出结果到 /tb_logs 文件夹中。也可以在 /tb_logs 文件夹下建立一个软连接指向实际训练的结果目录。