明确需求，合理选型
- 确定任务类型与规模：不同的机器学习任务对GPU性能要求不同。例如，大规模深度学习模型训练需要高算力和大显存的GPU，如NVIDIA A100或V100；而中小规模模型训练及推理任务，选择T4或P系列GPU即可。
- 地域选择：部分高性能GPU如A100仅在特定地域有库存，在购买时需确保所选地域有目标GPU资源。
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环境配置与优化
- 安装驱动与深度学习框架：部分阿里云镜像已预装CUDA环境，如“Ubuntu 20.04 with GPU Driver”等，可直接使用。若未预装，需自行安装与配置CUDA和cuDNN，并通过conda或pip安装深度学习框架。
- 优化数据预处理和批量大小：较大的批量大小能充分利用GPU计算能力，但需注意内存消耗，通过测试和监控找到最佳批量大小。
- 优化数据传输和存储方式：选择高速存储（如SSD），并确保数据能够快速加载至GPU。在分布式训练中，可使用数据并行方法，将数据分配到多个GPU上，提升处理效率。
数据与代码管理
- 数据上传：可通过SCP命令将本地数据集上传到GPU实例，也可以使用阿里云OSS存储大数据集，再通过ossutil工具同步数据到实例。
- 代码部署：将训练脚本上传到实例，或者通过Git克隆代码库。
训练过程管理
- 启动训练任务：可通过命令行直接运行Python脚本启动训练，也可以使用Jupyter Notebook进行交互式开发，便于调试和监控。
- 监控GPU使用情况：使用nvidia-smi命令实时查看GPU利用率和显存占用情况，以便及时调整资源分配。
成本控制与资源管理
- 合理选择付费模式：根据任务的持续时间和预算，选择按量付费或包年包月模式。对于短期或不确定的任务，按量付费更灵活；对于长期稳定的任务，包年包月更划算。
- 使用抢占式实例：抢占式实例价格更低，但可能被回收，适合容错能力强的训练任务。
- 及时释放资源：训练完成后，及时停止或释放GPU实例，避免产生不必要的费用。
安全与合规
- 数据安全：确保数据的安全性，避免数据泄露和被恶意攻击。不要将敏感数据存储在公共可访问的位置。
- 遵守法规：确保机器学习项目符合相关法律法规，尤其是在数据使用和模型部署方面。
