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Runwhere.AI 博客

GPU 云选型、AI 训练成本优化、环境复现技巧——来自平台真实数据的一手经验。

数据不进平台：Runwhere.AI 是这样管理你的数据的

Runwhere.AI 管理数据的原则只有一条：平台是调度层，不是存储层。训练、推理、Notebook，你的代码、数据、模型和 checkpoint 全程只待在你自己的云账号和对象存储里。这篇讲清楚这个承诺意味着什么，以及你如何验证它。

不写一句框架代码，只用一份 YAML 和四个命令，把训练任务从本机跑上云。这篇按官方文档的最短路径完整走一遍：安装、登录、sync、submit、logs，以及第一次最该注意的计费细节。

A100 80G 跑 7B 模型微调还 OOM？问题往往不是显卡不够大，而是显存使用方式有优化空间。8 个从易到难的显存优化技巧。

竞价实例价格通常只有按量计费的 3-5 折，但随时可能被回收。这篇文章教你如何安全地用竞价实例跑训练：高频 checkpoint、监听中断信号、选对任务类型。

很多团队在 Jupyter Notebook 里实验通过后，直接拿来跑生产训练。这篇文章总结了 5 个最容易踩的坑，以及如何避免。

同一个训练任务，不同云厂商的报价和库存可能差出一大截。这篇讲清楚 Runwhere.AI 的多云模式：自带多家云账号、实时比价、用 gpuSkuKey 锁定选中的报价。

训练跑完忘关机是 GPU 浪费的头号元凶。Runwhere.AI 的自动停机在任务进程退出后立即释放资源，计费精确到秒，彻底消灭空跑计费。