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GPU 云选型、AI 训练成本优化、环境复现技巧——来自平台真实数据的一手经验。

15 分钟跑通第一个 GPU 任务：runw 实战手记

不写一句框架代码，只用一份 YAML 和四个命令，把训练任务从本机跑上云。这篇按官方文档的最短路径完整走一遍：安装、登录、sync、submit、logs，以及第一次最该注意的计费细节。

算力平台通常让你把钱充进平台、把数据存进平台。RunWhere 选了另一条路：GPU 跑在你自己的云账号，数据 100% 驻留你的对象存储，平台只收订阅。这篇讲讲这条路为什么难、但值得。

A100 80G 跑 7B 模型微调还 OOM？问题往往不是显卡不够大，而是显存使用方式有优化空间。8 个从易到难的显存优化技巧。

竞价实例价格通常只有按量计费的 3-5 折，但随时可能被回收。这篇文章教你如何安全地用竞价实例跑训练：高频 checkpoint、监听中断信号、选对任务类型。

很多团队在 Jupyter Notebook 里实验通过后，直接拿来跑生产训练。这篇文章总结了 5 个最容易踩的坑，以及如何避免。

同一个训练任务，不同云厂商的报价和库存可能差出一大截。这篇讲清楚 RunWhere 的多云模式：自带多家云账号、实时比价、用 gpuSkuKey 锁定选中的报价。

训练跑完忘关机是 GPU 浪费的头号元凶。RunWhere 的自动停机在任务进程退出后立即释放资源，计费精确到秒，彻底消灭空跑计费。