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引言
最近想跑一个模型，但突然发现手头没有可用的算力了。然后朋友推荐了中国移动的一个名为九天 · 毕昇的人工指南平台，说是可以免费领取 Tesla V100 算力，并且是独占模式。于是，笔者就去尝试了一下，这里将体验分享给大家。
简介
九天 · 毕昇是一个人工智能平台，提供了人工智能一条龙服务，包括人工智能课程培训，GPU 算力资源，以及数据比赛打榜等。当你参加比赛时，官方会免费为你提供 GPU 算力资源。此外，你还能将 GPU 算力用于自己的科研任务中。
预置
在官方提供的服务器实例中，预置了 Tensorflow，Pytorch，Caffe，CNTK，MXNet，PaddlePaddle，Rapids等多种深度学习框架，可供研究人员自由选择。此外，也支持用户自定义环境。
算力
当然，大家可能最关心的还是算力问题。目前登录会送 1000 个算力豆，每邀请一个用户再送 1000 个算力豆，同时被邀请的用户也会送 1000 个算力豆。 算力豆的具体消费方式如下：
- 模型训练和比赛打榜 CPU 实例每 6 分钟消耗 0.1 算力豆
- vGPU 实例每 6 分钟消耗 0.5 算力豆
- 单卡（1V100）/双卡（2V100）/四卡（4V100）/八卡（8V100）的 GPU 实例每 6 分钟分别消 耗 2/5/15/50 算力豆，不足 6 分钟则按 6 分钟计
除邀请新用户注册外，参加正式比赛等方式也能获取算力豆。下方是我的邀请链接，点击链接注册你我都能获取 1000 算力豆。
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实战
- 登录注册后，点击顶部菜单栏中的科研>模型训练>新建实例，给实例起个名字，选择数据集（官方提供了一些公共数据集，也支持个人上传），选择资源套装，然后确定
- 支持 Jupyter 和 VSCode 两种启动方式。笔者更习惯于 VSCode，这里就以 VSCode 来演示
- 进去之后，和你在其他远程 Linux 服务器中的操作基本一样。这里看一下显卡信息，确实是 V100 显卡，然后是显存是 32GB
- 并且你拥有该实例服务器的管理员权限，可以自由安装配置环境。系统已经内置了很多环境，比如 Tensorflow 和 PyTorch 等，你可以直接使用 conda 切换到该环境下使用
需要注意的是，当你不用的时候记得将实例停止，不然也会计算时间，消耗算力豆。
总结
总的来说，中国移动的九天 · 毕昇算是一个比较好的人工智能平台。不仅可以将官方提供的算力用于打比赛，还能支撑自己的科研任务，这样良心的平台并不多见。