1. 硬件选型策略
选择云主机硬件需基于模型规模与业务场景：
- CPU适用场景：显存溢出风险高、请求量波动大或GPU资源紧缺时
- GPU配置标准：每10亿参数需1.5GB显存，推荐24GB起步
- 网络要求：分布式训练需≥25Gbps RDMA网络
建议采用1:1的CPU核心与GPU配比，搭配NVMe SSD存储实现高吞吐数据读取
2. 环境部署与依赖管理
系统环境部署遵循三阶段原则：
- 基础环境：安装CUDA 11.8+和cuDNN 8.6+运行库
- 容器化部署：使用Docker封装PyTorch/TensorFlow框架
- 自动化配置：通过Ansible编排安装NVIDIA驱动和监控组件
建议创建系统快照后进行依赖安装，支持快速回滚
3. 模型优化技巧
提升推理效率的核心方法：
- 使用TensorRT进行FP16/INT8量化，提升30%推理速度
- 批处理大小设置为显存占用量80%避免溢出
- 启用XLA编译加速TensorFlow计算图执行
推荐采用异步数据传输机制降低I/O等待时间
4. 性能监控与调优
建立三维监控体系：
- 资源监控：Prometheus采集GPU利用率与显存占用
- 模型监控：记录推理延迟与吞吐量波动曲线
- 网络监控：追踪RDMA网络丢包率与带宽使用
建议设置80%显存占用预警阈值实现主动扩容
云主机部署需平衡计算资源与成本效益，通过硬件选型标准化、环境部署自动化和模型优化体系化构建完整技术栈。建议采用混合精度训练与容器化编排提升资源利用率，配合多维度监控实现系统弹性伸缩
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