一、平臺簡介

GPUGEEK 是一個專注于提供 GPU 算力租賃服務的平臺，在人工智能與深度學習領域為用戶搭建起便捷的算力橋梁。它整合了豐富多樣的 GPU 資源，涵蓋 RTX - 4090、RTX - 3090、A100 - PCIE 等多種型號，滿足不同用戶在模型訓練、數據處理、圖像渲染等場景下的算力需求。同時，該平臺還設有鏡像市場、模型市場等功能板塊，為用戶提供一站式的 AI 開發與運算支持。

二、選擇 GPUGEEK 平臺的理由

（一）豐富的算力資源

平臺提供了種類繁多的 GPU 類型，從消費級的 RTX 系列到專業級的 A 系列，顯存從 24GB 到 48GB 不等，用戶可以根據自身項目的規模與復雜度靈活選擇

（二）靈活的計費模式

GPUGEEK 支持按流量計費、包天、包月等多種計費方式。按流量計費適用于短期且任務量波動較大的項目，用戶只需為實際使用的算力資源付費，避免了資源閑置造成的浪費；包天、包月模式則對于長期穩定運行的項目更為友好，能以相對優惠的價格鎖定算力，降低整體使用成本。這種多樣化的計費選擇，充分考慮了不同用戶的使用習慣和預算安排。

（三）優質的生態支持

鏡像市場匯聚了眾多開發者分享的實用鏡像，涵蓋了常見的深度學習框架和開發環境，如 PyTorch、TensorFlow 等，方便用戶快速部署項目。

模型市場則提供了各類熱門的預訓練模型，像 Qwen - 3、GLM - 4 等大語言模型，以及用于圖像、視頻、音頻處理的相關模型，為用戶的研究和開發提供了豐富的資源儲備。

使用GPUGEEK進行深度學習

進入到容器實例的頁面，點擊創建實例

進入到頁面我們可以看到他這里的計費模式是按量付費，用多少扣多少，顯卡的話我們就3090就行了
新人的話是有20元的算力券的，可以點擊鏈接進行注冊操作獲取新人算力券

鏡像的版本我們設置為DeepSeekR1就行

直接點擊右下角的創建實例就行了，然后我們稍等一會兒就創建好了
創建過程中不會計費。實例創建完成后，手動關機可不計費

等機器創建好了之后我們點擊這個登錄操作

然后他會彈出相關的賬號密碼啥的，供你遠程登錄操作服務器
復制你自己的登錄指令和登錄密碼然后直接點擊確認

點擊Tensorboard JupyterLab

我們這里進入到新頁面，這里默認是登錄好了的，我們就不需要使用賬號密碼登錄了，直接使用這個服務器

我們來到模型廣場，找到這個DeepSeek V3模型，點擊進去

查看相關的API信息，可以看到這里提供了四種調用方式Node.js、Python、HTTP、OpenAI

我們先進行API-KEYS的獲取，點擊API-KEYS進入到頁面，點擊復制我們的專屬API-KEYS

我們發現他這里并沒有提供實際的調用代碼，所以我們就得自己本地進行代碼的書寫了
我這利生成了一份代碼，你可以參考下

import requests
import json# API 配置
API_KEY = "API_Token"	#替換為自己的 API_Token
url = "https://api.gpugeek.com/predictions"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}","Content-Type": "application/json","Stream": "true"
}# 初始化對話
conversation_history = []
user_input = input("請輸入初始問題：")
conversation_history.append(f"用戶: {user_input}")while True:# 構建提示prompt = "\n".join(conversation_history) + "\n助手:"# 發送請求data = {"model": "GpuGeek/Qwen3-32B",  # 替換為自己的模型名稱"input": {"frequency_penalty": 0,"max_tokens": 8192,"prompt": prompt,"temperature": 0.6,"top_k": 50,  # 官方示例中包含此參數"top_p": 0.7}}try:# 發送請求并使用流式處理response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)# 檢查響應狀態碼if response.status_code != 200:print(f"請求失敗，狀態碼: {response.status_code}")print(f"錯誤內容: {response.text}")break# 處理流式響應（按官方示例）full_reply = ""for line in response.iter_lines():if line:try:# 解碼并解析JSONjson_line = line.decode("utf-8")result = json.loads(json_line)# 提取回復內容if "output" in result:output = result["output"]if isinstance(output, list):full_reply += "".join(output)elif isinstance(output, str):full_reply += outputexcept json.JSONDecodeError as e:print(f"解析JSON行時出錯: {e}")print(f"行內容: {json_line}")# 打印完整回復if full_reply:print(f"助手: {full_reply}")conversation_history.append(f"助手: {full_reply}")else:print("助手未返回有效回復")except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"請求異常: {e}")break# 詢問用戶是否繼續next_input = input("是否繼續對話？(輸入內容繼續，輸入 'q' 退出): ")if next_input.lower() == 'q':breakconversation_history.append(f"用戶: {next_input}")

這里我們就成功的進行調用了

可以看的出來效果還是很不錯的
并且這里還有CPU的相關監控，可以看見性能是非常的強悍啊

總結

經過一段時間對 GPUGEEK 平臺的使用，其給我留下了深刻且良好的印象。在算力方面，充足且多樣化的 GPU 資源確保了我不同類型項目的順利推進，無論是小型的算法驗證實驗，還是大型的復雜模型訓練，都能找到合適的硬件配置。他們的計費模式是按量付費，這個很人性化，在當前大多數的算力平臺都不能達到按量付費這個要求，都是捆綁付費，GPUGEEK在這一點做的很好

當然，平臺也并非十全十美。在使用過程中，偶爾會遇到資源緊張時排隊等待的情況，希望未來平臺能夠進一步擴充資源池，優化資源調度策略，提升用戶體驗。總體而言，GPUGEEK 是一個功能強大、使用便捷、生態豐富的 GPU 算力租賃平臺，對于人工智能領域的開發者和研究人員來說，是一個不可多得的得力助手，能夠有效助力項目的開發與落地。

如果你們也想體驗下GPUGEEK里面的各種優秀的資源，你們可以點擊鏈接進行注冊操作