在当今数字时代，拥有一个可靠且功能强大的网络托管解决方案对于在线业务和个人网站的成功至关重要。云服务器租赁已成为许多组织的首选，因为它提供了可扩展性、高性能和可负担性。随着云服务器租赁成本不断上升，企业和个人正在探索其他更具成本效益的托管选项。
云服务器租赁成本的替代方案
1. 共享托管共享托管是最经济的托管选项，它将多个网站放置在单个服务器上。与云服务器租赁相比，共享托管的成本明显更低，因为服务器自托管服务器涉及购买和管理自己的物理服务器。自托管服务器提供完全控制和灵活性，但需要技术专业知识和对服务器维护的持续关注。自托管服务器适合对性能、安全和定制有极高要求的组织，并拥有内部技术能力。
选择托管选项时的考虑因素
在选择托管选项时，需要考虑以下因素：网站流量：流量较大的网站需要性能更高的托管选项，如 VPS 或专用服务器。性能要求：对性能和响应时间有较高要求的网站需要 VPS 或专用服务器。安全性：需要高度安全性的网站应该考虑 VPS 或专用服务器。定制需求：需要高度定制的网站应该考虑 VPS 或专用服务器。预算：成本是选择托管选项时的一个重要因素。
哪个托管选项适合我？
最佳托管选项取决于特定网站或应用程序的需求和预算。以下是根据流量和性能要求的托管选项建议：流量较小，性能要求不高：共享托管流量中等，性能要求中：VPS流量较大，性能要求高：专用服务器需要可扩展性和灵活性，成本敏感：托管云平台对性能、安全和定制有极高要求：自托管服务器
结论
通过探索云服务器租赁成本的替代方案，企业和个人可以找到更具成本效益的托管解决方案，同时仍然满足他们的性能、安全性和定制需求。共享托管、VPS、专用服务器、托管云平台和自托管服务器为不同流量和性能要求提供了各种选择。通过仔细考虑托管选项的优势和劣势，可以做出明智的选择，以满足网站或应用程序的特定需求和预算。
租赁云算力平台初步调研对比【AI Studio、MegStudio、Colab、Featurize、AutoDL】
经过初步调研对比，当前使用的是 Featurize的服务器。
Featurize在以下方面展现出显著优势：价格便宜（为当前全网最低价）、环境已预先安装了tensorflow和pytorch框架（方便快捷）、算力配置全面（包含GPU和CPU机型）、云空间大且数据迁移友好（20G免费云空间，重置服务器不会清空数据）、售后服务响应迅速。
但也有需要改进的地方，例如长时间训练易掉线、大模型训练时资源限制，以及数据安全问题。
建议使用云服务器时注意数据安全。
Featurize作为平台，提供了没有框架限制的使用体验，每次使用时无需自行配置框架和环境，支持tensorflow和pytorch框架，且算力配置全面，最低价格，界面美观，售后及时，且2021年9月进行了UI优化。
然而，服务器数量不足，部分机型抢购困难，长期使用成本存在，且需要一定知识储备以适应云端与本地配置差异。
此外，数据安全问题及服务器稳定性需要关注，训练过程可能会出现中断。
AI Studio作为网络提供的服务，提供免费Tesla V100资源，适合学生和新手用户，平台配置了丰富的教程和学习资源。
然而，它仅支持网络自家的PaddlePaddle框架，限制了用户的选择，同时存在数据安全问题，且存在算力需求问题。
MegStudio由旷视提供，主要支持自家的MegEngine框架，提供了包括常用模型的现成代码，方便模型学习者使用。
但同样面临框架限制、数据安全问题、较少的社区贡献者、API种类不丰富以及中国用户使用不便的问题。
Colab由谷歌提供，是唯一提供TPU算力的平台，免费且支持多种框架，拥有完备的开源社区资源。
然而，它需要科学上网，存在频繁掉线的问题，且需要掌握科学上网知识，有数据安全风险，且在中国的使用存在限制和支付方式问题。
AutoDL的体验和具体评价待补充。
深度学习服务器选择：Google Colab or AutoDL？（附教学视频）
在选择适合深度学习任务的服务器时，两个备受瞩目的选项是Google Colab和AutoDL。
下面，我们将深入探讨这两种服务器的特点和使用方法，以便你根据自己的需求做出明智选择。
对比Google Colab与AutoDL，我们可以发现以下区别：Google Colab以其免费性和预先安装的API吸引着广大用户，然而，使用时间受到了限制，通常为每天10小时。
这在一定程度上限制了长时间或大规模任务的执行。
相比之下，AutoDL则提供了更大的灵活性，包括更多的GPU选择、预装的多种镜像，以及在服务器间克隆数据和镜像的便利功能，确保了数据的连续性和可用性。
### Google Colab使用指南使用Google Colab进行深度学习任务需要一些准备工作，包括确保拥有谷歌账号和网络环境支持（通常需要翻墙）。
以下为详细的使用步骤：- **准备工作**：首先，确保你已创建了谷歌账号，并准备好翻墙工具以访问Google Colab。
– **上传文件**：打开Google硬盘，使用谷歌账号登录。
上传包含代码和数据集的文件。
文件打包为rar格式方便上传。
– **新建笔记本**：访问，创建或加载一个笔记本文件。
– **更改配置**：将默认CPU配置更改为GPU，确保能充分利用计算资源。
– **安装依赖**：使用命令行指令加载Google云盘，定位文件，解压并安装所需的依赖包。
– **运行代码**：按照指导执行train_文件，实现深度学习任务。
### AutoDL使用指南对于那些寻求更高灵活性和定制化选项的用户，AutoDL提供了独特的解决方案。
以下是使用AutoDL的步骤：- **远程连接**：使用pycharm进行远程连接，详细教程可参考AutoDL帮助文档。
– **选择镜像**：根据任务需求选择合适的镜像，确保包含所需的软件环境，如miniconda。
– **运行环境**：开机后，使用jupyterlab进行代码执行。
上传数据至sutodl-dmp文件夹，并通过命令行安装必要的软件。
– **环境配置**：根据任务调整虚拟环境，确保路径正确。
– **执行代码**：在pycharm或AutoDL终端中运行train_文件。
– **导出结果**：完成任务后，可以使用命令导出文件并进行下载。
### 总结选择Google Colab还是AutoDL取决于你的具体需求。
如果你追求免费且易于上手，Google Colab是一个不错的选择。
然而，如果你需要更强大的计算能力、更多的GPU选项、以及数据连续性和可用性，AutoDL则更适合你。
在实际使用中，你可以根据任务的规模、持续时间以及对资源的特定需求来权衡二者，以达到最佳的性能与成本效益。
从0开始的深度学习生活 – 云服务器租赁（以autodl为例）
为了新手入门，本文将简要介绍如何租赁云服务器，以AutoDL算力云为例。
在选择服务器时，我们建议选择一个较大且卡数较多的区域，方便数据迁移。
服务器的配置与充值操作的具体步骤本文不再赘述。
服务器连接方面，有几种常见方法。
对于Jupyter，只需点击右侧的Jupyter图标即可进入。
而使用VSCode时，首先确保你已经安装了VSCode和remote ssh插件。
接着，参照下图操作，复制命令至控制台并粘贴到VSCode中，你就能像平常一样在VSCode中编写代码。
在使用过程中，常遇到的问题及其解决方案如下：问题一：我必须每次都输入密码？答案是：可以设置免密码登录。
步骤如下：在本地机器上使用ssh-keygen生成公钥私钥对，随后调整命令，可能需要输入一次密码，之后无需再次输入。
具体操作见：ssh配置免密码登录至Linux—已配置密钥仍无法登陆等问题 | 空城盼故人 ()。
问题二：我应该使用Jupyter notebook还是python文件完成代码？个人建议，如果项目涉及大量探索性代码或需要展示中间过程和可视化，Jupyter notebook是不错的选择。
而对于大型项目或需要长时间运行的代码，推荐使用python文件以避免中断。
问题三：程序运行时，如何避免意外中断？建议使用tmux，这样即使终端关闭，任务也不会中断。
具体操作请参考AutoDL帮助文档中守护进程部分。
问题四：遇到git clone或huggingface代码运行错误？解决办法是开启代理，使用terminal中的source /etc/network_turbo命令，具体操作请参见文档：AutoDL帮助文档学术资源加速部分。
问题五：如何配置环境，是否需要使用虚拟环境？若项目不频繁迁移或管理多个项目，直接使用根环境即可。
若计划经常迁移或管理多个项目，推荐使用miniconda环境管理工具。
问题六：服务器无GPU可用？按照提示克隆实例，大多数情况下无需特别调整，直接按照原有方式操作即可。
问题七：理解无卡模式？无卡模式即不使用GPU的模式。
适用于简单的代码测试或短期实验，或需要在服务器上编写实验报告等场景。
问题八：VSCode连接后卡在重新连接界面？使用快捷键Ctrl(Command) + Shift + P打开命令面板，输入Remote-SSH: Kill VS Code Server on Host…，选择无法连接的主机，尝试重新连接。
总结：以上涵盖了新手使用云服务器时常见的问题与解答。
其他功能及更多细节，请参考AutoDL的帮助文档。
最后，切记使用完后务必关闭服务器，避免不必要的费用。
