上周帮同事迁移一个7B参数的模型到线上，本地测试一切正常，一上云就OOM（内存溢出）。查了半天，发现默认的Docker镜像没开swap，云主机内存又卡得死，模型刚加载就崩了。这种问题在本地开发环境很难暴露——毕竟我自己的工作站插着128G内存，压根没想过还有这种坑。
云上跑大模型和本地玩完全是两回事。资源是明码标价的，每一分钱都得花在刀刃上。今天这篇笔记，就聊聊怎么在云服务器上快速把主流模型跑起来，少踩几个我踩过的坑。
很多云厂商首页推的“AI专用实例”贵得离谱。其实大部分开源模型，根本用不上A100。
常规配置建议：
- 7B~13B参数模型：16核CPU + 32G内存 + 单卡T4/P4（16G显存）够用了，量化后甚至能塞进12G显存
- 20B以上模型：建议A10/A100，内存最好64G起步
- 关键指标：显存带宽比浮点算力更重要！模型加载速度、推理吞吐全看这个
有个取巧的办法：选按量计费实例先试跑，压力测试通过再考虑包月。我常这么干——半夜三更开台A100跑完实验，两小时后就释放，成本不到一百块。
曾经在云机上pip install torch<
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