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GpuGeek 平台：AI 开发者与中小企业的算力解决方案
GpuGeek 是一个面向 AI 开发者与中小企业的算力赋能平台，提供 RTX 4090、H100 等高性能 GPU 资源，支持 TensorFlow、PyTorch 等主流框架。平台具备全球节点分布、秒级实例创建、灵活计费及 Github 学术加速等功能，内置模型市场与教程，涵盖医疗、金融等垂直领域实战案例，旨在降低 AI 开发门槛，提升算力使用效率。
GpuGeek 是一个面向 AI 开发者与中小企业的算力赋能平台，提供 RTX 4090、H100 等高性能 GPU 资源，支持 TensorFlow、PyTorch 等主流框架。平台具备全球节点分布、秒级实例创建、灵活计费及 Github 学术加速等功能，内置模型市场与教程，涵盖医疗、金融等垂直领域实战案例，旨在降低 AI 开发门槛，提升算力使用效率。
在 AI 技术快速发展的背景下，数据处理和算法运算对算力的需求日益增长。深度学习模型训练及推理过程需要消耗大量计算资源，对于个人开发者和中小企业而言，获取充足且稳定的算力往往面临成本高、运维难等挑战。
GpuGeek 平台致力于提供一站式的算力解决方案，帮助用户应对 AI 开发过程中的算力挑战。
GpuGeek 平台面向 AI 开发者和中小企业，提供丰富的算力资源和工具支持。
对于开发者，平台内置 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等多种主流开源框架以及多版本 CUDA 支持。通过在线 IDE 工具一键即可开启编程之旅，无需手动配置复杂的环境，节省前期准备时间。
对于中小企业，平台提供高性价比算力服务，按需使用，弹性调度，关机不付费。计费模式允许企业根据业务实际需求灵活调整算力规模，避免资源闲置。同时，平台丰富的模型市场和镜像资源，加速 AI 技术在企业中的应用落地。
GpuGeek 平台提供 RTX-4090、H100、A800 等一系列高性能 GPU。RTX-4090 配备 16384 个 CUDA 核心和 24GB 显存，拥有高达 40TFLOPS 的 FP16 浮点计算性能，适合图像识别等任务。H100 在 AI 推理延迟方面表现优异，适用于自动驾驶等实时场景。A800 则在大规模数据处理和分布式训练中表现出色。
平台集成了 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等多种主流开源框架，并提供一键启动功能。用户无需花费大量时间配置依赖库，点击即可快速启动所需环境，专注于算法研究和模型优化。
平台模型市场涵盖 NLP 领域的 GPT 系列、BERT 模型，以及 CV 领域的 ResNet、YOLO 系列模型。开发者可快速获取预训练模型进行微调，缩短开发周期。社区内用户分享模型训练经验和技巧，促进技术交流。
教程内容紧密结合实际应用场景，如 Transformer 模型的文本翻译案例，从数据预处理到模型评估均有详细代码实现。平台提供技术交流社区，用户可针对教程内容提问并与专家交流，解决梯度消失等技术问题。
平台推理延迟低至 0.5 秒，适用于智能安防等实时场景。在处理大规模图像识别任务时，高性能 GPU 资源显著提升了工作效率。
用户可根据需求灵活配置算力，支持单卡或多卡并行。平台提供数据标注、预处理及多种优化算法工具，支持多人协作微调，共同优化模型性能。
医疗机构利用平台算力构建肺部影像识别模型，借助高性能 GPU 处理 CT 影像数据。使用平台的数据标注工具和优化工具，提高模型准确性和泛化能力。
金融机构利用平台清洗和分析海量交易数据，构建风险预测模型。通过特征工程处理和超参数调整，有效降低金融风险。
平台拥有 RTX-4090、H100、A800 等多种高端显卡，节点分布广泛（国内庆阳、宿迁、湖北；海外香港、达拉斯）。A5000 显卡单小时价格低至 0.88 元，性价比高。
实例创建最快仅需 30 秒，内置 100+ 预加载模型镜像。支持 Github 学术加速，覆盖 Google、GitHub 等站点。计费模式支持秒级计费，最高可支持 8 卡 GPU 并行计算。
平台提供网盘存储，选择网盘后点击上传本地文件。注意对应地区的实例才能调用对应的网盘存储文件。
在【个人空间】或【创建实例】按钮跳转至创建页面，选择存储数据的网盘及数据中心。选择计费模式、配置、卡数、数据盘大小及镜像，核查金额后点击【创建实例】。首次需实名认证。
创建后自动跳转至【实例管理】页面，等待新实例创建完成即可使用。
点击对应实例的 JupyterLab 即可打开控制台页面进行使用。
使用完成后可以手动关闭实例，或通过代码实现任务完成后自动关闭。
在控制台的【费用中心】查看余额、代金券等信息。点击【充值】按钮，支持在线充值或对公汇款。
实例到期后有提醒吗？ 包月包周产品到期前 3 天每天短信提醒，包日产品到期前 6h 短信提醒。
实例计费模式可以变更吗？ 可以，在【实例管理】页面点击更多中的【变更计费模式】，仅开机时可操作。
实例的 CPU 与内存如何分配？ CPU 核心数与内存是根据租用显卡的物理机总显卡进行计算。例如租用 8 张显卡的机器，若只租 1 张，则处理器分配为总核数/8。具体可通过实例监控查看。
系统盘空间不足怎么办？
检查 /root/、/usr/local/miniconda3 等目录占用。可使用以下命令排查：
# 1. 查看实例系统磁盘使用率
df -h | grep "/$" | awk '{print "系统盘使用率: "$5"\n总空间: "$2"\n已用空间: "$3"\n可用空间: "$4}'
# 2. 统计实例 / 目录下所有文件使用大小并进行排序
du -h --max-depth=1 --exclude=/proc --exclude=/gz-data --exclude=/gz-fs / | head -n -1 | sort -hr
若因 /usr/local/miniconda3 目录较大导致空间爆满，可通过 conda 的 clone 功能将虚拟环境克隆到 /gz-data/ 目录下释放空间。
# 查看当前虚拟环境
conda info -e
# 克隆虚拟环境
conda create -p /gz-data/gm-env --clone GPUGEEK
# 激活新环境验证
conda activate /gz-data/gm-env
# 卸载旧环境
conda remove -n GPUGEEK --all
数据盘空间不足怎么办？ 查看数据盘使用率：
df -h | grep "/gz-data$" | awk '{print "数据盘使用率: "$5"\n总空间: "$2"\n已用空间: "$3"\n可用空间: "$4}'
可在控制台找到对应实例，点击更多 -》扩缩容数据盘 -》填入扩容后的容量。
实例释放后，备份镜像是否还存在？ 实例未释放前备份的镜像存储在镜像管理中，释放当前实例不影响已备份镜像。
备份镜像过大，如何优化？ 建议不要将数据集及数据放到实例系统盘中进行创建备份镜像，系统盘中仅存储少量虚拟环境及代码。
镜像备份失败，是什么原因？ 一般原因为镜像过大，建议不要将数据及较大的虚拟环境存储到系统盘中。
GpuGeek 平台凭借丰富的算力资源、多元的框架工具、高效的推理性能以及灵活的微调功能，为 AI 开发者和中小企业提供了全方位的 AI 赋能解决方案。未来平台有望进一步提升算力性能和服务质量，探索新的技术领域。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
text = "GpuGeek is a platform for AI developers."
char_set = list(set(text))
char_to_idx = {char: idx for idx, char in enumerate(char_set)}
idx_to_char = {idx: char for idx, char in enumerate(char_set)}
data = [char_to_idx[char] for char in text]
input_data = torch.LongTensor(data[:-1])
target_data = torch.LongTensor(data[1:])
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, input, hidden):
embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
output, hidden = self.gru(embedded, hidden)
output = self.fc(output.view(1, -1))
return output, hidden
def init_hidden(self):
torch.zeros(, , .hidden_size)
n_chars = (char_set)
rnn = RNN(n_chars, , n_chars)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(rnn.parameters())
epoch ():
hidden = rnn.init_hidden()
optimizer.zero_grad()
loss =
i ((input_data)):
input_char = input_data[i].unsqueeze()
target_char = target_data[i]
output, hidden = rnn(input_char, hidden)
loss += criterion(output, target_char.unsqueeze())
loss.backward()
optimizer.step()
epoch % == :
()
hidden = rnn.init_hidden()
input_char = input_data[].unsqueeze()
output_str = idx_to_char[input_char.item()]
_ ():
output, hidden = rnn(input_char, hidden)
topv, topi = output.topk()
input_char = topi.squeeze().detach()
output_str += idx_to_char[input_char.item()]
(output_str)
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
texts = [
"GpuGeek platform is great!",
"I have some issues with the service."
]
results = classifier(texts)
for text, result in zip(texts, results):
print(f"Text: {text}")
print(f"Label: {result['label']}, Score: {result['score']:.4f}\n")
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基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online