服务器租用如何选择配置？服务器租用怎样优化？

首先，在选择之后，先确定下自己网站的需求，规模大小什么的先确定好，后续选择的合适的配置就可以，不用太高配，合适的网站空间与流量、Linux *** 作系统和cPanel的安全加密增加了的服务器安全性、最重要还是服务器的稳定，稳定性强速度快的云服务器就是你要选择的服务器。像bluehost云服务器这块做的就是非常不错的，稳定性强，速度快，是非常多的站长选择的，现在上主机侦探通过专属链接加购更享超值~

实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体 *** 作步骤如下：
1、创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况，点击关联更多应用即可。点击colab选项后会跳转到一个页面，与jupyter基本一模一样，可输入代码段，能连接服务器，有文件目录、colab文件名和使用选项。
2、配置colab环境：点击修改后点击笔记本设置就可以配置gpu了，硬件加速选择gpu，点击连接即配置好环境，将Googledrive的云空间连接起来，就有了drive文件夹，现在配置已经全部完成。
3、配置完成就可以使用Googlecolab跑深度学习模型了，gpu是k80计算速度慢，可以再新建一个colab文件，两三次就可以开到p100了。gpu用完的场景，需要1天时间恢复，可以再弄一个谷歌账号重复上述 *** 作。

任何初创团队开创时都有很多地方需要去考虑，毕竟每进行一步可能都要花钱，尤其是在宣传推广上，花钱更是如流水一般，这种情况下，在当今这个互联网时代，建设自己的官网就非常的必要，但建设官网就面临一个问题，官网建成了要有服务器，只有把自己的官网部署在服务器上，这个官网才能够正常的运行。而如果去购置一台服务器，价格就会太贵，购置服务器这种东西，价格高昂，而且升级速度极快，对于初创团队而言，每一分钱都要精打细算，花大价钱购置一台服务器，在眼睁睁的看着这个服务器快速的折旧，这种扎心的感觉非常人可以忍受。这个时候很多团队就会考虑选择服务器租用，这对于初创团体而言就非常的划算了。因此选择服务器租用才是最经济最划算的选择。

那么初创团队开创时如何正确租用服务器呢只有选择合适自己网站的才是最好的，企业可通过以下几点来分析是否符合自己的需求：

一、机房选择：所选机房的位置在哪里，可根据网站目标群体来选择国内或海外机房，国内又分南方和北方机房

了解机房环境设施是否齐全，完善的软硬件设施能使网站运行更安全和稳定。

二、宽带网络选择：根据网站的访问量来选择合适的宽带大小，太大了浪费，太小了服务器可能随时因受到攻击而瘫痪。宽带的线路有电信和联通，一般来说南方以电信为主，北方以联通为佳；

三、配置选择：根据自己网站的实际情况，选择自己需要的服务器硬件设施、IP、系统等

四、IDC服务商选择：在售后服务这块最好选能提供724小时人工服务的服务商，而不是在线机器人服务，这样网站更有保障。最后选一家资质齐全、正规、口碑佳，运营时间比较长的公司比较好，老品牌公司运营体系相对较完善，希望大家在选购仔细甄别，防范未然。

您好，很高兴为您解答
在选择服务器租用提供商的时候，需要考虑以下这些方面因素：
1、是否有良好的管理和服务
并不是有了机房或者数据中心等硬件设施，就代表完美无暇。我们还需要从中选择拥有良好管理理念和服务意识的公司来合作。管理体现在机房的整体布线、架构设计、维护管理乃至管理员的素质水平;服务则体现了合规性、安全保障、良好的售后等——基于这一点，我们建议用户重点关注那些老牌、经营年限比较长的公司，规模较大、实力较强、在区域甚至国内都拥有良好口碑的服务商也值得关注。
2、是否有机房或者数据中心等实体设施
网上有很多宣传低价、双线、高性能高稳定等宣传标语的服务器租用提供商，其实，这里面潜藏了很多陷阱。很多没有资质或者规模实力比较小的公司，往往都是经过层层包揽才能提供数据中心或者机房的场地资源。只有自己拥有数据中心或单独机房的公司，或者直接与IDC或者运营商签约才能获得最有保障的服务质量——基于这一点，我们推荐用户在租用服务器之前，最好能去实地查看，并确定机房设施是该公司直接拥有而不是其合作商。
3、是否符合用户实际需求
再好的东西，对于没有这种需求的人来说，也是浪费。是否满足用户的实际需求，主要体现在带宽、性能、备份、扩展、结算方式、收费情况等等。带宽的重要性不言而喻，如果因为带宽不够而导致连接访问速度过慢会直接影响到访问体验，进而影响业务的开展。性能主要体现在服务器计算、数据处理带来的响应速度。通常来说，服务器租用提供商较少提供最新最高端的服务器给用户，因为常规的服务器通过合理的架设，同样能满足绝大部分业务需求。
如何选择心仪的服务器产品 ：
1、选品牌
服务器和PC不一样，它拥有的技术门槛更高，而且对产品品质的要求也更高。虽然知名品牌的服务器整体价格会比二线甚至白牌产品要高，但这种多付出的成本完全有必要，毕竟承载着业务发展的服务器，其稳定性和可靠性是最为重要的。品牌方面，无外乎IBM、惠普、戴尔、联想、华为、富士通、浪潮、曙光以及近年来涌现出来的天地超云、NEC等产品品牌。
2、选配置
买电脑看配置，买服务器看配置，租用服务器同样要看配置。同一款系列的服务器，配置不同，性能和价格会相差很多。虽然英特尔今年推出了全新的Sandy Bridge至强E5处理器和Ivy Bridge至强E3-1200v2处理器，但服务器租用市场上大部分还是上一代的产品机型。包括基于至强E5500和E5600的机架服务器，甚至还有提供基于双核奔腾和四核酷睿的机型。考虑到业务承载的重要性，笔者强烈建议选购基于企业级专用的至强系列服务器(极少部分采用AMD皓龙)，并且不失扩展性。也就是说，选配置的首要原则是看稳定性和扩展性，其次要考虑兼容性，避免服务器内部某些配件为廉价组件而暴露兼容性和性能瓶颈问题。
3、选应用
根据应用来选择服务器，其实也是根据应用来选配置。不过，作为整个服务器系统来说，配置都是为某些应用而打造的，更多的可以从应用场景来选择相适应的服务器产品。电子商务平台、行业门户站点、视频站点、SaaS开发商、Web开发者、网游平台等等应用，它们所对应的服务器都是不同的，在为这些平台寻找服务器进行租用的时候，就特别需要注意这一点。简单来说，这些不同应用对服务器的要求直接体现在服务器的处理器架构、内存频率和扩展性、存储容量和阵列的构建以及网络端口的区分。著名的爱国诗人屈原在这一天死去，中国汉人也因此将此日作为纪念屈原的传统节日。
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望采纳！

最近在学习机器学习，看到了深度学习这一部分。用tensorflow写了几个例子，CNN的，然后在我的15年版的MacbookPro上跑了跑了，训练速度真是不忍直视，而且，风扇呼呼转，真是心疼我这个Mac了。于是意识到显卡这个东西真是个门槛。因此才想着搞一台高配置的主机来跑深度网络。

既然是跑深度学习，那么直接在电商网站上搜一下深度学习主机买来不就得了？ 理论总是那么简单。。。
事实上，我看了下专门跑深度学习的主机，基本都是服务器级别的，动辄2W+ 。我是没这么多银子来投入这个的，没办法，穷人啊。

那么，想一下自己需求，找一个合适的主机吧。我的目的也很简单的：

好了， 这么一罗列就明确了，就是一个高配游戏主机喽。不要误会，这是巧合～～ 于是 我去闲鱼上瞅了瞅，看出点门道，一般i7 8700 + 1080Ti显卡的主机，就可以卖到1W了～～ 啧啧 游戏真是败家。

一开始我也想着直接买个这种主机，省事儿，不过既然都花到1W了，对各个配置外观就很在意了。看了很多主机，感觉都不是理想中的样子，要么机箱丑， 要么主板渣，要么硬盘和内存规格不够。其实我主要在意的是CPU和显卡，只要这两个满足就OK啊，然后就可以慢慢攒出自己想要的主机了。我看了闲鱼上的价格，i7 8代CPU的价格，代购的话也就2500左右，为了以后升级考虑，直接上了i7 8086K（这是个intel为了纪念第一代8086芯片40周年的纪念品，其实是从8700K中挑出来的体质好的片），4GHZ，高主频，干事儿快。1080Ti的显卡是最具性价比的了，二手价格4K左右，不过容易踩到雷买到挖矿的卡～ 这个小心了。

总的来说，各个配件都准备妥当了，来一下清单：

总计： 9800吧～(真贵)～ 总的来说，必直接先闲鱼上的主机要好一些，多了可配置性。

这个就不展开了，按照说明书一步步来就好。主要是安装顺序以及接线。
安装顺序：电源装到机箱 -> CPU装到主板 -> 主板装到机箱 -> 水冷 散热风扇 -> 接线
这里有两个地方需要注意：

最后上个成品图 啊哈哈～

这么好的显卡不玩玩游戏是不是亏了？？ 那就保留一个win系统吧～

现在网上的双系统如何安装帖子都是老教程了～ Ubuntu都发布了1804，支持UEFI+GPT。那么如何搞呢？

首先，先安装win10，如果是自己制作U盘启动项，务必选择UEFI+GPT组合模式，也就是做用UEFI模式引导，硬盘为GPT格式。如果不是，那么需要检查一下并完成转换，这里有个教程，直接用win10自带的工具就能做到，但是前提是win10升级到1703之后的版本。

用Win10自带的MBR2GPT无损转换GPT磁盘分区形式

然后就是安装Ubuntu1804了。我是安装在一个磁盘里，因此需要先空出一定大小的未分配空间。然后制作Ubuntu1804的U盘启动项，选择UEFI+GPT组合模式。这里是官方教程：

win系统上制作Ubuntu的U盘启动

然后按照这个教程就好了： Windows10+Ubuntu1804双系统安装

安装好Ubuntu1804之后登录进去发现系统变漂亮了(但是还是一贯的难用，相比Mac和win)。可以进行一些美化 *** 作。。 好像很多人喜欢这个，贴个教程吧： Linux也可以这样美——Ubuntu1804安装、配置、美化-踩坑记

之后就是配置我们的深度学习环境了。目前我主要用tensorflow，只记录这个。

主要步骤：

好了，可以从GitHub上下点example跑起来了，CNN的计算有了1080TI的加持还是很快的，开心～～

需要配置远程访问，jupyter notebook服务。远程Pycharm调试环境。
这里有个麻烦，就是家里是局域网，而且接的是长城渣宽带，没有独立IP，需要用frp中转一下。

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