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云服務器上的GPU確實可以用于訓練大型模型。例如，深圳提供了Elastic GPU服務，這是一種GPU彈性伸縮服務，可以為云服務器提供可定制的GPU計算能力，使得用戶可以根據(jù)實際需求彈性選擇GPU規(guī)模。此外，還提供了深度學習鏡像，這些鏡像包含了常用的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch，這些框架可以在GPU上進行高效的模型訓練和推理。
在實際操作中，用戶需要選擇合適的Elastic GPU規(guī)格，創(chuàng)建ECS實例，并在實例上安裝所需的深度學習框架。然后，用戶可以編寫模型訓練和推理的代碼，并在ECS實例上運行，確保代碼中指定了GPU加速。例如，在TensorFlow中可以通過with tf.device('/gpu:0')來指定GPU，在PyTorch中可以通過device = torch.device('cuda:0')來指定GPU。
此外，還提供了DeepGPU-LLM推理引擎，這是專為大語言模型（LLM）推理優(yōu)化的引擎，支持多GPU并行、多種主流模型，以及低精度推理等特性。
總的來說，云服務器上的GPU為訓練大型模型提供了強大的計算支持，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的云服務和配置來訓練和推理大型模型。
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