1. 环境准备与选型配置
选择腾讯云GPU实例时，推荐采用NVIDIA T4/A10配置，搭配32核CPU和64GB内存，系统盘建议选择100GB SSD存储。通过控制台创建实例时，优先选择预装CUDA和cuDNN的系统镜像，可节省80%的环境配置时间。
安全组配置需开放以下端口：
- SSH访问端口：22
- HTTP/HTTPS服务端口：80/443
- 自定义应用端口：如Jupyter Notebook的8888
2. 基础环境快速配置
通过SSH连接服务器后，执行以下命令完成依赖安装：
- 更新系统：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y - 安装conda：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh - 配置清华镜像源加速下载
推荐使用宝塔面板实现可视化运维，执行安装命令后自动配置LNMP环境，支持一键部署SSL证书。
3. 深度学习环境部署
创建Python虚拟环境并安装依赖：
conda create -n deeplearning python=3.8
conda activate deeplearning
pip install torch==1.12.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html| 框架 | 推荐版本 |
|---|---|
| PyTorch | 1.12+ |
| TensorFlow | 2.9+ |
4. 服务验证与监控
使用nvidia-smi命令验证GPU驱动状态，通过torch.cuda.is_available检查深度学习框架的GPU支持。建议启用腾讯云监控服务，设置以下报警阈值：
- GPU利用率 ≥85%
- 显存使用率 ≥90%
- CPU负载 ≥80%
通过标准化配置流程，用户可在30分钟内完成从服务器创建到深度学习环境部署的全过程。结合自动化运维工具和云监控服务，可显著提升资源利用率和系统稳定性。
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