步骤1：选择GPU实例类型

登录腾讯云控制台 → 进入CVM购买页面 → 在"实例"选项中选择GPU计算型：

• 计算加速型GN10X：配备NVIDIA Tesla V100，适合大规模训练
• 渲染型GN7：采用NVIDIA T4，平衡推理与渲染需求
• 推理优化型GI3X：搭载A10芯片，专为AI推理优化

步骤2：配置AI运行环境

通过云控制台一键部署预装环境或自定义配置：

• 选择GPU加速型公共镜像（预装CUDA/cuDNN/NVIDIA驱动）
• 通过容器服务TKE部署NGC容器，快速获取优化框架
• 使用云市场AI镜像（如TensorFlow/PyTorch预装环境）

步骤3：部署与运行AI任务

• 数据准备：通过COS对象存储挂载TB级训练数据集
• 任务启动：SSH连接实例执行训练脚本
  python train.py --gpu_ids 0,1 --batch_size 128
• 分布式训练：利用TACO Train框架实现多机多卡并行

步骤4：监控与优化

• 通过云监控服务实时查看GPU利用率（显存/算力）
• 使用TI-ONE训练平台可视化训练过程
• 结合AutoML工具自动优化超参数