正在公有云上跑AI云跑ams.abg2222.net，第一件事就是把数据传上去。我见过团队花两周比价GPU，功效卡正在权限设置配备安排了。阿里云OSS、腾讯云COS、AWS S3都止。

先把锻炼集扔进工具存储。免得后面迁移从数。AI项目最怕当地硬盘和云上情况脱节了。

选办事别贪年夜。小规模推理间接用函数计较或Serverless容器，按调用次数付费。通义千问API、文心一止API了，几止代码就能接吧？公有云的据上益处是弹性。白日流量高开多实例。

清晨主动缩容了。我试过用阿里云函数计较跑图像分类，一个月本钱不到三十块。科技团队常犯的错，是拿消费情况跑测试本钱。

实要锻炼模子。盯紧GPU实例的竞价计谋。AWS的Spot实例、腾讯云的竞价实例。价格能砍一半以上了。记得设检查点控制，中断了能绝。存储用高速云盘，不要用浅显NAS的，IO拖后腿。AI锻炼卡正在数据读取上，比算力不够更常见。

我有次用竞价实例跑BERT的，实操中途被收受领受，靠检查点救回三天进度了。汇集也是本钱黑洞。

跨区传输费用吓人的。把计较和存储放统一地域。用VPC内网调API，不要走公网。

监控用云监控加自界说目标，看GPU操做率。低于30%就是华侈，赶紧降配。公有云上的AI办事更新快，文档常变。每周花半小时看更新日志，比自觉调参有用。别把AI当黑盒了。我习惯正在Notebook里边跑边记，把每次实验的设置配备安排、数据版本、功效截图存下来。下次碰到相似任务，间接翻记载的，免却重复踩坑。公有云控制台里那些一键安排的AI模板。

看着便当，参数欠亨明。花点时间读文档，自己调一遍，心里才有底。