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gpu服务器租用价格(租赁云服务器价格)

zhuangbi888.com2021-06-02 23:32云服务器12

深度学习如今风头很热, 可能很多小伙伴们都投入了学习。可是又遇到了一定的问题,电脑跑的太慢,小编I7的笔记本,很多时候也跑不动。大家知道,深度学习是很需要GPU的,可是最便宜的GTX1080ti也是价格不菲,这时候我们怎么办呢?

今天为大家带来,利用亚马逊GPU服务器进行深度学习。(小编目前觉得这个价格是相对比较实惠的,如果有更好的可以推荐一下)

注册亚马逊账号,绑定信用卡,这一步就不多介绍了。大家自行解决。

我目前选择的是美国俄亥俄州,因为有的州没有我想要的机器。后面会牵扯到竞价,不同地区价格可能会稍有不同

在这里选择EC2

启动实例

选择社区AMI,也可以选择默认的原生系统。选择社区AMI,是因为有的AMI已经搭建好了我们所需的环境,我最喜欢用的是这个,大家可以自行选择

选择服务器,px.xlarge

下面是不同型号的配置,P2是用的K80显卡,4核,61G内存,12G显卡,差不多够我们用了。也可以选择更好的配置,价格自然会贵不少

一定要选择竞价,因为这个便宜,也适合我们想用就用,不想用就销毁的使用。当前的价格是0.27美元,差不多是1.7人民币每小时。竞价的价格是动态的,不同时间可能价格不一样。

下一步

因为是自己临时使用,安全就直接全部开放吧

启动实例

选择或者创建秘钥,这是我们登录服务器时候使用的秘钥文件

因为我已经有了,所以就直接登录了

可以看到,我们的机器已经创建成功了

记住IP,我们可以准备登录服务器了

ssh -i 选择刚才的秘钥去登录我们的服务器

已经登录成功了,小编之所以选择这个AMI,因为他已经准备好了很多的环境。这里我们使用tensorflow_p36,环境是Tensorflow+Keras+Python3,GPU环境是CUDA8。大家选择不同的AMI可能不一样,也可以自行安装环境

激活环境

现在要如何更方便的使用呢,在服务器上写代码总是速度会慢点。我们可以使用jupyter这个神器,jupyter notebook --ip=*,开启jupyter的远程访问,也可以设置密码的。jupyter notebook的更多使用方法以后告诉大家。大家可以自行学习

启动jupyter,我们找到这个链接,localhost换成我们的服务器ip,然后去浏览器访问即可

现在我们到浏览器打开jupyter的页面,我们创建一个python文件

这里我测试一下keras的mnsit手写数字集的训练,可以看到每个epoch只要10s就训练完成了,这里我训练了20个epoch,准确率已经达到99.06%,很不错的哦。这个速度比我用我的I7处理器快10-20倍。可以省下大量的时间。我们可以利用jupyter写自己的代码进行学习和训练。小编一般是本地写好模型后,去线上训练调参

在我们终端中输入nvidia-smi就可以看到我们的显卡信息和使用情况了

如果我们不再需要这台服务器,选择终止即可,记住,不销毁会一直收费。如果想保留自己的环境,可以自己创建AMI。

注意事项

亚马逊需要绑定信用卡,每个月月底收费,不要以为当时没收钱就是免费啊啊!重点!

看清楚不同配置的价格,最好是想要自己想要训练什么的时候再打开机器。

按小时收费,使用1分钟也是按一个小时收费哦。

机器不再使用的时候,记得销毁

好了,今天我们介绍了如何用亚马逊的GPU来训练我们的模型。当然如果有显卡的土豪小伙伴,自然是不需要的啦。不过刚开始学深度学习,还没准备好显卡的,可以先用这个来试试。

记得关注我,以后会为大家带来更多的文章。

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