1快速部署深度学习模型进行训练
- 1注册并登录算家云平台，进入控制台选择“算力租赁”或“实例创建”功能。
- 2根据训练需求选择GPU型号（如A100、V100）和配置，并选择预置的深度学习框架镜像（如PyTorch、TensorFlow）。
- 3启动实例后，通过SSH或Jupyter Notebook连接，上传训练代码和数据，开始模型训练。
2按需扩展算力进行大规模数据处理或推理
- 1在算家云平台创建多个实例，根据任务量选择不同规格的CPU/GPU资源。
- 2使用平台提供的分布式计算工具（如Horovod或Ray）配置多节点并行处理，或部署推理服务。
- 3通过API或命令行监控资源使用情况，任务完成后释放实例以节省成本。
3低成本试错和原型验证
- 1利用算家云的按需计费模式，选择低配GPU实例（如T4）进行小规模实验。
- 2使用平台提供的预装环境快速测试算法或模型，无需本地配置环境。
- 3验证成功后，再升级到更高配置实例进行正式训练，避免资源浪费。