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最近几天我分享了一些音频大模型和qwen3的使用。可能很多人和我一样没有本地显存比较大的显卡。但是又想自己私有化的体验一些大模型。今天我在autoDL平台体验了一把qwen3的安装步骤和基础测试。有些心得，包括ollama安装的网络问题和python测试代码等，分享下。

这篇不是简单的功能介绍，而是我结合大量实战经验和踩坑心得，为你量身打造的AutoDL深度使用指南。无论你是想跑个7B小模型尝鲜（24G显存搞定），还是想挑战70B甚至更大模型（需要40G-80G显存），这篇文章都会覆盖到。我们将深入探讨实例选择、存储规划、网络技巧、后台任务、成本控制等核心环节，并以Ollama部署Qwen3为例，让你真正把AutoDL用熟、用透、用省钱！

一、 为什么选择AutoDL？（我的几点核心体验）

虽然市面上云GPU平台不少，但AutoDL凭借以下几点深受国内开发者喜爱：

GPU型号丰富 & 性价比高：从主流的RTX 3090/4090 (24GB)到专业级的A100/A800 (40GB/80GB)，选择多样，价格在同类产品中非常有竞争力。按量计费，灵活启停。易用性好：界面简洁，操作流程清晰，对新手友好。提供了预装常用AI环境的镜像，开箱即用。社区活跃 & 文档完善：遇到问题时，官方文档和社区（微信群等）能提供不少帮助。网络环境相对友好：虽然服务器本身访问外网也可能受限，但平台提供了一些工具和便利（如镜像内置库），一定程度上缓解了直接访问GitHub/HF的困难。

二、 AutoDL实例选择：从24GB到80GB，按需取用

AutoDL的核心就是GPU实例。选择合适的实例是高效、经济使用平台的关键：

24GB 显存 (主力入门 & 中端选择):常见型号:RTX 3090, RTX 4090适合场景:运行 7B - 14B 参数规模的大语言模型（如Qwen3-7B/14B, ChatGLM3-6B, Llama2-7B/13B）进行推理。进行小规模的模型微调（Fine-tuning）。图像生成、语音识别等大部分标准AI任务。价格:性价比高，是个人开发者和学习者的热门选择。40GB 显存 (进阶选择):常见型号:NVIDIA A100 40GB适合场景:运行 30B - 40B 参数规模的模型（如部分版本的Llama 30B）。进行中等规模的模型微调。处理更大的数据集或需要更大Batch Size的训练任务。价格:比24GB显存贵，适合有更高性能和显存需求的项目。80GB 显存 (高端 & 专业选择):常见型号:NVIDIA A100 80GB, A800 80GB, H800 80GB适合场景:运行 70B 及以上参数的大模型（如Qwen3-72B, Llama2-70B）。进行大规模模型微调或训练。处理需要极大显存的科研或复杂AI任务。价格:相对昂贵，通常用于对性能和显存容量有硬性要求的商业项目或前沿研究。

选择建议：

先评估需求:明确你要跑的模型大小、是推理还是训练、数据集规模。从小开始:如果不确定，可以先从24GB显存实例开始尝试。关注CPU和内存:除了GPU，CPU核数（如15-20核）和内存大小（如90GB以上）对数据预处理、模型加载也很重要，根据需要选择。查看实时价格和库存:不同时间、不同地区的实例价格和空闲情况会有变化。

三、 AutoDL实战核心技巧 (以Ollama部署Qwen为例)

假设我们选择了一台RTX 3090 (24GB VRAM), 20核CPU, 90GB内存的实例（这是跑7B-14B模型的常见配置）。

1. 实例创建与SSH连接：

镜像选择:强烈推荐选择官方提供的预装好CUDA、PyTorch、TensorFlow等基础环境的镜像（如 Ubuntu 22.04 + CUDA 11.8/12.1 + PyTorch）。能省去大量环境配置时间。连接方式:终端党:使用标准SSH命令连接。效率党 (我强烈推荐):使用VS Code + Remote-SSH 插件。可以在本地IDE中无缝管理、编辑、调试服务器上的代码和文件，体验极佳！

2. 【避坑指南】吃透存储空间：系统盘 vs 数据盘

这是AutoDL使用中最关键也最容易混淆的点！

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系统盘 (/):容量:较小(如30GB-50GB)。速度: 一般。用途: 存放操作系统、代码、配置文件、小型依赖库。特性: 关机数据不丢失；保存为自定义镜像时，这部分内容会被保存。注意:不要把大型数据集、下载的大模型文件直接放在这里！很容易写满导致实例异常。定期清理 (https://www.autodl.com/docs/qa1/) 很重要！数据盘 (/root/autodl-tmp):容量:较大(如50GB起，可按需扩容)。速度:快！(通常是SSD)。用途:必须用来存放大型数据集、下载的模型文件、训练输出等读写频繁或体积大的数据！特性: 关机数据不丢失；但保存为自定义镜像时，数据盘内容默认不会被包含！

3. 安装与配置 Ollama：

安装命令 用云主机自带的juputer notebook终端或vscode ssh终端或者mobaxterm: curl-L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgzsudotar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz启动Ollama:ollamaserve打开另外一个终端测试服务是否启动root@autodl-container-323046e3c74a:~ollama -vollama versionis0.6.7安装ollama软件包 供python调用 pip install ollama -q

4. 下载与运行Qwen3模型 (或其他大模型):

拉取模型 (确保存储在数据盘):示例：拉取Qwen3 14B模型 (需要约24GB显存)通过环境变量全局配置（推荐）在Colab/Jupyter的Shell单元格中执行exportHF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"exportOLLAMA_MODELS_SOURCE="hf://${HF_ENDPOINT}/"ollama run huihui_ai/qwen3:14b 开始聊天 退出聊天 Use Ctrl + d or /byetoexit. >>> /bye查看ollama已经安装的模型 root@autodl-container-32304a74a:~/autodl-tmpollama listNAME ID SIZE MODIFIED huihui_ai/qwen3:14b dec300d4e3f2 9.0 GB 12 minutes ago根据你的实例显存选择合适的模型大小。

5. 【避坑指南】访问Web UI：搞定无独立公网IP

很多时候我们会用Gradio或Streamlit启动Web界面。但AutoDL实例没有独立的公网IP，直接用内网IP (如172.17.0.5:7860) 在你本地浏览器是打不开的。

解决方案：SSH端口转发 (Port Forwarding)

使用 VS Code + Remote-SSH (最推荐):用VS Code连接到AutoDL实例。切换到 VS Code 的 "端口" (Ports) 或 "终端" (Terminal) 标签页里的端口转发视图。点击 "转发端口" (Forward a Port)。输入服务器上服务监听的端口（如 Gradio 默认 7860, Ollama API 11434）。VS Code 会自动建立映射。现在，直接在你本地电脑的浏览器访问 http://127.0.0.1:7860 或 http://localhost:7860 就能看到服务器上的Web界面了！

gradio测试脚本

importgradioasgrimportollamaimportsysimportosimportdatetime--- 配置 ---DEFAULT_MODEL ="huihui_ai/qwen3:14b"你的默认模型MODEL_NAME = os.environ.get("OLLAMA_MODEL", DEFAULT_MODEL) OLLAMA_HOST ="http://localhost:11434"Ollama服务地址print(f"--- Gradio Chat UI ---") print(f"尝试连接到 Ollama 服务于:{OLLAMA_HOST}") print(f"将要使用的模型:{MODEL_NAME}") print("------------------------")--- 检查 Ollama 连接和模型可用性 ---available_model_names = []try: client = ollama.Client(host=OLLAMA_HOST) print("Attempting to call client.list()...") response = client.list() print("Successfully called client.list().")print("--- Raw Ollama Response Received by Python ---") 可以注释掉调试信息print(response)print("---------------------------------------------")ifhasattr(response,models)andisinstance(response.models, list): available_models_objects = response.models print(f"Found models attribute. Number of models reported:{len(available_models_objects)}") valid_models_found = []fori, model_objinenumerate(available_models_objects):ifhasattr(model_obj,model)andisinstance(model_obj.model, str): model_name = model_obj.model print(f"Processing model object{i}: Found name{model_name}") valid_models_found.append(model_name)else: print(f"Warning: Model object{i}({model_obj}) is missing model string attribute.") available_model_names = valid_models_foundifnotavailable_model_names: print("警告: 从 Ollama 获取的模型对象列表中没有找到有效的模型名称。") sys.exit("错误: 没有可用的 Ollama 模型。")else: print(f"可用的本地模型名称:{,.join(available_model_names)}")ifMODEL_NAMEnotinavailable_model_names: print(f"警告: 指定的模型{MODEL_NAME}未在可用的有效模型列表中找到。") print(f"将尝试使用列表中的第一个可用模型:{available_model_names[0]}") MODEL_NAME = available_model_names[0]else: print("错误: 从 client.list() 返回的响应对象不具有预期的 models 列表属性。") sys.exit("错误: 无法解析 Ollama 的模型列表响应对象。")exceptExceptionase: print(f"错误: 无法连接到 Ollama 服务或处理模型列表时出错。", file=sys.stderr) print(f"请确认 Ollama 服务正在运行于{OLLAMA_HOST}。", file=sys.stderr) print(f"错误详情:{e}", file=sys.stderr) sys.exit("无法启动聊天界面，请检查 Ollama 服务和模型列表。")--- Gradio 聊天逻辑函数 (保持不变) ---defollama_chat_stream(message, history):ollama_messages = []history 现在是 list of lists，需要转换为 Ollama 格式如果 Chatbot type=messages, history 会是 OpenAI 格式，处理方式会略有不同但 Gradio 的 ChatInterface 会自动处理 history 格式转换给 fnforhuman_msg, ai_msginhistory:假设 history 仍是 [user, bot] 对ollama_messages.append({"role":"user","content": human_msg})ifai_msgisnotNone: ollama_messages.append({"role":"assistant","content": ai_msg}) ollama_messages.append({"role":"user","content": message})try: stream = client.chat( model=MODEL_NAME, messages=ollama_messages, stream=True) assistant_response_part =""forchunkinstream:ifmessageinchunkandcontentinchunk[message]: assistant_response_part += chunk[message][content]yieldassistant_response_partexceptExceptionase: print(f"与 Ollama 交互时出错:{e}", file=sys.stderr)yieldf"抱歉，与模型通信时出现错误:{e}"--- 创建并启动 Gradio 界面 ---!! 主要修改在这里 !!chat_ui = gr.ChatInterface( fn=ollama_chat_stream, title=f"与{MODEL_NAME}聊天 (Ollama)", chatbot=gr.Chatbot( height=600, show_label=False, avatar_images=(None,"https://ollama.com/public/ollama.png"),type=messages 添加推荐的类型，虽然当前 ChatInterface 可能仍使用 tuples), textbox=gr.Textbox(placeholder=f"向{MODEL_NAME}提问...", container=False, scale=7),移除了 retry_btn, undo_btn, clear_btn, submit_btn 参数) print(f" 将使用模型{MODEL_NAME}启动 Gradio 聊天界面...") print("启动后，请在浏览器中访问以下地址 (通常是端口 7860):") print(f"==> http://<你的服务器IP地址>:7860 <==") print(" 按 Ctrl+C 停止服务。") chat_ui.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)

四、 【避坑指南】成本控制与数据安全 (AutoDL生存法则)

按量计费很香，但也意味着不注意就会烧钱。以下几点务必牢记：

不用就关机！不用就关机！不用就关机！AutoDL是按分钟计费的。哪怕只是离开一小会儿，不确定何时回来，也建议先关机。关机 ≠ 占着GPU！关机后，你占用的GPU会被释放给资源池。下次开机时，如果平台正好没有同型号的空闲GPU，你将无法立即开机，需要排队等待。热门时段和稀缺卡（如A100/H800）尤其如此！数据有保质期！AutoDL实例连续关机15天会被平台自动清理回收，所有数据（系统盘+数据盘）将永久丢失，无法恢复！重要代码和数据务必及时备份到本地、Git仓库或对象存储。理解保存镜像：可以把当前系统盘的状态（安装的库、配置等）保存为自定义镜像，方便下次快速创建相同环境的实例。数据盘内容不会包含在镜像里！保存和使用自定义镜像通常是收费的！仔细阅读AutoDL的计费说明。

五、 总结：用好AutoDL，让AI开发更轻松

AutoDL无疑为广大AI开发者提供了一个强大且相对经济的云端算力平台。掌握好实例选择（24G-80G按需）、存储规划（数据盘是关键）、网络技巧（端口转发必备）、后台任务（Screen/Tmux保平安）和成本控制（随用随停、注意备份），你就能在AutoDL上高效、顺畅地进行大模型探索和开发。

互动时间：AutoDL老司机们请发言！

你在AutoDL上主要跑什么显存级别（24G/40G/80G）的实例？体验如何？对于AutoDL的系统盘/数据盘使用，你有什么更好的管理技巧或自动化方案吗？SSH端口转发，你更喜欢VS Code还是命令行？还有其他访问Web UI的好方法吗？除了Ollama，在AutoDL上你还喜欢用哪些部署/推理框架？关于AutoDL的成本控制，还有哪些不为人知的省钱妙招？

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