恒源云
恒源云（GPUSHARE）是面向 AI 开发者和科研团队的共享 GPU 算力平台，提供按量计费与包周期租用、预装主流深度学习镜像、云端存储与远程开发调试环境。
恒源云是什么
恒源云（GPUSHARE）是面向人工智能开发者、科研团队和创业公司的共享 GPU 算力平台。平台通过聚合高性价比的 GPU 算力资源，提供云端主机租用、深度学习运行环境以及存储服务，帮助用户解决自购服务器成本高、硬件迭代快和本地环境配置繁琐等问题。
用户可以在恒源云的云市场中根据任务需求筛选显卡型号与机器配置，按需选择按量计费或包天、包周、包月、包年等周期模式。创建实例后，开发者可以通过 SSH、JupyterLab、VSCode、PyCharm 等工具接入云端环境，进行深度学习模型训练、算法调试、论文复现与推理测试。
适合谁使用
- 高校师生与科研人员：需要临时或短期算力支持，用于论文算法复现、对比实验验证和课程项目，无需长期持有高昂的硬件资产。
- 独立开发者与一人公司：用于微调大语言模型、部署开源图像或音频生成模型，按实际使用的秒数或天数支付算力成本。
- AI 算法工程师：在本地缺少多卡或大显存环境时，通过云端高配 GPU 实例进行数据预处理验证、分布式训练测试和模型参数调优。
- 初创技术团队：处于产品概念验证或业务冲刺阶段，利用共享算力快速启动模型微调和批量推理任务，减少固定资产投入。
核心功能
- 灵活的 GPU 实例租用：支持按需选择单卡或多卡配置，平台涵盖 NVIDIA 消费级显卡（如 RTX 30/40 系列）、专业图形卡（如 RTX A 系列）和数据中心计算卡等多种规格，处理器核心与内存按照租用显卡占比自动分配。
- 预置主流深度学习框架：官方镜像内置 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、MXNet 等常见框架以及 CUDA、Conda 环境，用户创建实例时可直接选择对应软件版本，缩短环境配置时间。
- 双重计费模式：提供按量计费与预付费（包天、包周、包月、包年）。按量计费精确到秒，按小时整点结算，实例关机后停止计算算力费用；长期训练任务则可选择包周期模式降低单位成本。
- 分层存储与专用传输工具：实例内提供用于高速读写训练数据的临时存储目录，同时配备独立持久化的个人数据云盘。平台提供专用的 oss 命令行工具，支持在启动实例前将数据压缩包预先上传至个人空间，节省开机等待时间。
- 便捷的远程接入方式：支持通过网页版 JupyterLab 直接编写代码与管理文件，也支持配置 SSH 密钥或密码，配合 VSCode Remote、PyCharm 等本地 IDE 进行远程调试。
- 自定义镜像与实例迁移：支持将配置好的开发环境保存为私有镜像，后续可基于镜像快速创建新实例或在不同机器之间迁移，避免重复搭建运行依赖。
典型使用场景
在模型实验与算法验证初期，开发者可以租用性价比更高的消费级 GPU 实例，跑通数据清洗、数据标注、依赖安装和基线训练代码。确认代码没有报错且显存占用符合预期后，再根据算力需求直接切换到显存更大、并行能力更强的计算卡实例，避免在调试阶段浪费高规格算力。
在批量跑实验或冲刺论文截稿期的阶段，团队往往面临本地设备排队的问题。通过恒源云可以同时开启多个按量计费实例并行跑不同超参数的实验，利用训练脚本执行完成自动触发关机命令，既能压缩整体实验周期，又能有效控制计算开销。
对于需要运行 Stable Diffusion、ComfyUI 或语音生成等开源工作流的创作者和小团队，恒源云可以作为按需调用的云端工作站。平时关闭实例以节省费用，需要生成大批量素材或跑批处理任务时启动实例，通过网页工具或远程桌面接入完成制作。
小团队落地建议
- 开机前先上传数据：利用平台提供的 oss 工具将数据集与代码压缩包提前上传到个人空间，实例创建后再解压到临时目录，避免开着高单价的 GPU 实例等待本地慢速上传。
- 在脚本末尾加入自动关机：按量计费模式下实例关机即停止收取算力费用。对于耗时较长的离线训练任务，可以在 Python 脚本或 Shell 脚本执行完毕后加入自动关机指令，防止任务跑完后因未及时手动关机而持续扣费。
- 及时将环境固化为自定义镜像：在实例中完成复杂的依赖编译或环境配置后，及时保存为自定义镜像。后续若实例被释放或需要更换更高配置的主机，可以直接基于该镜像启动，降低环境迁移成本。
- 做好持久化数据管理：实例自带的临时存储空间通常在关机超过一定时限后会被清理，训练生成的权重文件、中间检查点和评估日志应在任务结束时同步转存到个人数据云盘或下载到本地存储。
- 规范团队共享与成本核算：团队内应建立实例生命周期管理规范，定期检查未关机或闲置的按量实例，并对大模型微调等重度消耗任务记录具体的显存占用与时长，以便评估投入产出比。
使用前需要注意什么
恒源云的算力资源属于共享云服务，不同规格 GPU 的库存与价格会随市场供需动态波动，实际可用显卡以官方控制台的实时展示为准。实例通常运行在容器环境中，不具备独立的公网 IP 地址，如果需要对外暴露自定义 Web 服务或 API，需要通过平台提供的端口映射接入点来访问。
数据保存机制需要特别关注：实例内的临时存储目录仅适合存放当前运行需要的训练数据，关机超过官方规定的保留时限（通常为 24 小时）后数据会被自动清理；按量计费的实例关机后如果长期闲置（通常超过 10 天），实例也将被系统释放。因此，重要代码、模型权重与核心数据集务必做好多副本备份与外部归档。
如何使用
可以访问 恒源云官网 注册账号。登录控制台后，先在个人数据中心上传训练所需的代码和数据集压缩包，然后在云市场中根据显卡型号、计费模式（按量或包周期）和预装镜像创建实例。实例启动后，通过控制台提供的 SSH 连接命令或 JupyterLab 入口即可进入云端环境开展开发与训练工作。
