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云平台采用K8S（Kubernetes 容器管理必备）+Docker+Nvidia-Docker
- GPU免费样例（目前GPU是无法共享使用的，也就是你是可以完全独占一块显卡，因此可以实际测试一下对比一下现有的显卡，就可以确定其型号）+16GB显存以及8核CPU、64GB内存（因此强烈推荐选择GPU实例）
- CPU免费样例为2核4GB内存
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支持Jupyter Notebook
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多种镜像环境
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免费的一个小时的GPU和CPU容器使用（也就是可以创建两个一小时的两个容器-GPU和CPU）（一个小时自动停止，可以无限重启使用）
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提供两种存储方案：对象存储Obs（简单理解：网盘或者类似于亚马逊S3对象存储）/云硬盘（SCSI 远程挂载？还没测试过）
实践
OBS创建
1.首先打开控制台，在上搜索对象存储服务OBS（可以直接固定在侧边栏方便使用）
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创建桶
由于成本考虑，选择单AZ存储（只有单一数据点，数据比较重要的请选择多AZ），
创建后可以在该页面下看到创建的桶Bucket
Notebook创建
云平台提供Jupyter Notebook的环境
切换到ModelArts（同Obs搜索）-选择开发环境-NoteBook
创建Notebook
分别选择公共资源GPU-免费，存储选择obs使用之前创建的obs（主要用于工作目录）然后下一步创建出一个Notebook
回到主界面，可以看到刚刚创建的目录启动中
进入JupyterLab，可以看到提供的多种环境（熟悉终端使用可以直接打开终端）
打开终端，查看存储占用，从图中可以看到我们拥有100GB左右的临时存储空间
查看GPU（16GB显存-250W）
容器的目录如下，工作目录主要在work文件夹里，README里提供了加载多个环境的命令
初始下work是空的（注意OBS是类似于网盘，并不会像硬盘那样直接挂在work目录下），左侧这些只是Obs目录，并未同步到work里
官方这里提示使用Obs Sync，但是Obs Sync只允许100MB以下的同步，对于大数据集是远远不够用的，因此这里推荐使用moxing用于obs同步
import moxing as mox
bucket_name = 'obs://{bucket}/{folder}' # 修改为你自己的桶
mox.file.list_directory(bucket_name)
mox.file.copy_parallel(bucket_name,'/home/ma-user/work/')
print("finish")
https://support.huaweicloud.com/moxing-devg-modelarts/modelarts_11_0005.html 具体可以看该链接
剩下的只需要上传到obs就可以愉快的训练了
总结
K8S自从发布以来被大厂快速运用，非常迅速（Google yyds！），而Nvidia-Docker也使得Docker可以直接调用GPU做训练。
华为云提供的环境体验很不错，免费样例可以满足大部分训练，存储费用也不高（几天下来才快1rmb)，同时利用Checkpoint，理论上只要我们一次的epoch不超过一个小时，可以断点继续训练的。