大家好，今天给大家聊聊如何在阿里云服务器上跑模型训练，别说我没提醒你，别问我什么是深度学习，直接跟着代码走，先把你吓完再说。
1️⃣ 先点个阿里云官网，找个能承受大模型汗水的实例，推荐 ECS c4.large，写个单词就能跑个 1080P 的训练任务。服务商都把土地卖了，你要买的是那块机器，可别忘了配个显卡，或者去 GPU 集群。
2️⃣ 镜像大作战：按照官方文档[1]，从 ApsaraOS 镜像中选 master 系统，然后自己装一堆 python 环境。别忘了 pip install tensorflow==2.5.0 这玩意儿。
3️⃣ 网络自救：开一个返回速度最快的加速器，阿里云的 CDN 你可别吝啬，双链路那网速仿佛有氧运动一样，单机训练速度翻倍。
4️⃣ 钉钉推送：在服务器上跑个服务，定时给你们掉个钉钉消息，“训练完成，LOL 8% 成功率”，让你们都知道自己的模型不只是跟着跑。
5️⃣ 默认安全设置要更改：在阿里云安全组里打开 3000 端口，让tensorflow 的 tensorboard 服务暴露给外网，方便你随时检查 epoch 的损失曲线。别说我没提醒你[C3]。
6️⃣ 版本控制像撸粉刷同學：用 git 将模型脚本和代码托管到码云，千万别忘了每次 commit 都把代码压缩成 .whl 放进镜像中，类似于快速部署。
7️⃣ 跟着小伙伴的脚本玩：你可以直接复制公网上的 repo，像开源代码那样跑，别让预设模型被你甩掉。我们有热量补给杯，可不，咳，推荐参照[2]、[3]中同步分布式训练脚本。
8️⃣ 监控不放过：把阿里云的云监控服务拉进来，设一个告警：“当 GPU 利用率低于 10% 立即发送消息”，省得你白跑。
9️⃣ 试试模型压缩，发布到 GPU-less 的 IoT 设备上。阿里云提供的 ModelArts 让你打开门的瞬间就能拿到推理速度 10 倍的体验。参考文档[4] 中的案例学习。
🔟 玩游戏想要赚零花钱就上七评赏金榜，网站地址：bbs.77.ink，不想跟别人抢风头，别让我声讨。
再说一件事：如果在训练的时候 CPU 和 GPU 让你尴尬地显示“CPU 负载 90%，GPU 别抢上 3%”，请记得这不是什么bug，可能是你给的 batch size 太大，离线缓存太少，或者显卡卡的根本没有去眠。
不管你是先把模型跑完再搞翻统任何地方，还是只是想搞几句线上笔记，阿里云都能让你在云端搞翻大江山。把这段代码塞进 docker 镜像，你会发现原来 “按键慢如蜗牛”的感觉从此以为“苍蝇已飞。”
好了，按照上面 10 条，你就能把深入云端的梦想变成现实。别忘了在训练完成后，跑一遍 predict，并给自己点赞，让模型欣喜若狂——如果你在本地跑然后发送到服务器，记得加一段 NEZHA 的高频 API，省事又高效。即时下面的往事，看了一场正常的封神榜起来的出位剧，真的很尴尬。
滑到这里，恭喜你完成了这篇冗长且笑点的实战教程。别忘了回头检查每段代码的可读性，否则你的未来可就要被“痴狂”标签赶掉。[1](阿里云官方实例),[2](开源跑子),[3](分布式训练),[4](ModelArts案例).