基于GPUGEEK 平台举行深度学习

一、平台简介

GPUGEEK 是一个专注于提供 GPU 算力租赁服务的平台，在人工智能与深度学习领域为用户搭建起便捷的算力桥梁。它整合了丰富多样的 GPU 资源，涵盖 RTX - 4090、RTX - 3090、A100 - PCIE 等多种型号，满足不同用户在模子练习、数据处理、图像渲染等场景下的算力需求。同时，该平台还设有镜像市场、模子市场等功能板块，为用户提供一站式的 AI 开辟与运算支持。

二、选择 GPUGEEK 平台的理由

（一）丰富的算力资源

平台提供了种类繁多的 GPU 类型，从斲丧级的 RTX 系列到专业级的 A 系列，显存从 24GB 到 48GB 不等，用户可以根据自身项目的规模与复杂度机动选择

（二）机动的计费模式

GPUGEEK 支持按流量计费、包天、包月等多种计费方式。按流量计费适用于短期且任务量颠簸较大的项目，用户只需为实际使用的算力资源付费，避免了资源闲置造成的浪费；包天、包月模式则对于长期稳定运行的项目更为友爱，能以相对优惠的价格锁定算力，降低整体使用成本。这种多样化的计费选择，充分考虑了不同用户的使用风俗和预算安排。

（三）优质的生态支持

镜像市场汇聚了众多开辟者分享的实用镜像，涵盖了常见的深度学习框架和开辟环境，如 PyTorch、TensorFlow 等，方便用户快速摆设项目。

模子市场则提供了各类热门的预练习模子，像 Qwen - 3、GLM - 4 等大语言模子，以及用于图像、视频、音频处理的相干模子，为用户的研究和开辟提供了丰富的资源储备。

使用GPUGEEK举行深度学习

进入到容器实例的页面，点击创建实例

进入到页面我们可以看到他这里的计费模式是按量付费，用多少扣多少，显卡的话我们就3090就行了
新人的话是有20元的算力券的，可以点击链接举行注册操作获取新人算力券

镜像的版本我们设置为DeepSeekR1就行

直接点击右下角的创建实例就行了，然后我们稍等一会儿就创建好了
创建过程中不会计费。实例创建完成后，手动关机可不计费

等机器创建好了之后我们点击这个登录操作

然后他会弹出相干的账号密码啥的，供你远程登录操作服务器
复制你自己的登录指令和登录密码然后直接点击确认

点击Tensorboard JupyterLab

我们这里进入到新页面，这里默认是登录好了的，我们就不需要使用账号密码登录了，直接使用这个服务器

我们来到模子广场，找到这个DeepSeek V3模子，点击进去

查看相干的API信息，可以看到这里提供了四种调用方式Node.js、Python、HTTP、OpenAI

我们先举行API-KEYS的获取，点击API-KEYS进入到页面，点击复制我们的专属API-KEYS

我们发现他这里并没有提供实际的调用代码，所以我们就得自己本地举行代码的誊写了
我这利生成了一份代码，你可以参考下

1. import requests
2. import json
4. # API 配置
5. API_KEY = "API_Token"        #替换为自己的 API_Token
6. url = "https://api.gpugeek.com/predictions"
7. headers = {
8.     "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
9.     "Content-Type": "application/json",
10.     "Stream": "true"
11. }
13. # 初始化对话
14. conversation_history = []
15. user_input = input("请输入初始问题：")
16. conversation_history.append(f"用户: {user_input}")
18. while True:
19.     # 构建提示
20.     prompt = "\n".join(conversation_history) + "\n助手:"
21.    
22.     # 发送请求
23.     data = {
24.         "model": "GpuGeek/Qwen3-32B",  # 替换为自己的模型名称
25.         "input": {
26.             "frequency_penalty": 0,
27.             "max_tokens": 8192,
28.             "prompt": prompt,
29.             "temperature": 0.6,
30.             "top_k": 50,  # 官方示例中包含此参数
31.             "top_p": 0.7
32.         }
33.     }
35.     try:
36.         # 发送请求并使用流式处理
37.         response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)
38.         
39.         # 检查响应状态码
40.         if response.status_code != 200:
41.             print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
42.             print(f"错误内容: {response.text}")
43.             break
44.             
45.         # 处理流式响应（按官方示例）
46.         full_reply = ""
47.         for line in response.iter_lines():
48.             if line:
49.                 try:
50.                     # 解码并解析JSON
51.                     json_line = line.decode("utf-8")
52.                     result = json.loads(json_line)
53.                     
54.                     # 提取回复内容
55.                     if "output" in result:
56.                         output = result["output"]
57.                         if isinstance(output, list):
58.                             full_reply += "".join(output)
59.                         elif isinstance(output, str):
60.                             full_reply += output
61.                            
62.                 except json.JSONDecodeError as e:
63.                     print(f"解析JSON行时出错: {e}")
64.                     print(f"行内容: {json_line}")
65.         
66.         # 打印完整回复
67.         if full_reply:
68.             print(f"助手: {full_reply}")
69.             conversation_history.append(f"助手: {full_reply}")
70.         else:
71.             print("助手未返回有效回复")
72.             
73.     except requests.exceptions.RequestException as e:
74.         print(f"请求异常: {e}")
75.         break
76.         
77.     # 询问用户是否继续
78.     next_input = input("是否继续对话？(输入内容继续，输入 'q' 退出): ")
79.     if next_input.lower() == 'q':
80.         break
81.         
82.     conversation_history.append(f"用户: {next_input}")

复制代码

这里我们就乐成的举行调用了

可以看的出来结果还是很不错的
并且这里另有CPU的相干监控，可以看见性能是非常的强横啊

总结

经过一段时间对 GPUGEEK 平台的使用，其给我留下了深刻且良好的印象。在算力方面，充足且多样化的 GPU 资源确保了我不同类型项目的顺遂推进，无论是小型的算法验证实验，还是大型的复杂模子练习，都能找到合适的硬件设置。他们的计费模式是按量付费，这个很人性化，在当前大多数的算力平台都不能达到按量付费这个要求，都是捆绑付费，GPUGEEK在这一点做的很好
当然，平台也并非十全十美。在使用过程中，偶然会碰到资源紧张时排队等候的情况，希望未来平台能够进一步扩充资源池，优化资源调理策略，提拔用户体验。总体而言，GPUGEEK 是一个功能强大、使用便捷、生态丰富的 GPU 算力租赁平台，对于人工智能领域的开辟者和研究职员来说，是一个不可多得的得力助手，能够有用助力项目的开辟与落地。
如果你们也想体验下GPUGEEK内里的各种优秀的资源，你们可以点击链接举行注册操作

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