第62章 计算资源的限制（2 / 2）
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更重要的是，这笔投入是“可变成本”，可以根据他的项目进度和财务状况灵活调整。
用得起就用，紧张了就少用或不用。
而且，云服务器意味着随时随地可以访问，性能稳定，无需维护，还能随时切换不同配置尝试。
“这是一种投资”。林晨说服自己，“对学习效率的投资，对项目进度的投资。时间就是金钱，在这里，花钱买时间，可能是划算的”。
他再次审视自己的存款账户。
失业时大概有三十万备用金，几个月下来，因为房贷、生活费和之前买书买课程，已经用了接近12万。
如果再拿出两千块投入云服务器……
“必须花。”他下定了决心。
如果因为心疼这点钱而无限期拖延项目，损失的可能是更大的机会成本。
他没有选择最便宜的“抢占式实例”。
为了训练稳定性，他选择了常规的按量付费。
在阿里云上，他找到一款名为“e5i-c8g1.2xrge”的实例，配备一颗P100GPU（16GB显存），按量付费每小时12.5元。
他仔细阅读了计费规则：按秒计费，每小时结算，用完后要记得主动释放，否则会一直计费。
“得像用电一样精打细算”。林晨苦笑。
注册、实名认证、充值500元（作为启动资金，防止小额消费频繁充值麻烦）、选择华南地区（鹏城）的可用区以减少网络延迟、创建实例、选择Ubuntu系统镜像、配置安全组（开放SSH端口）……
一系列操作后，屏幕上显示实例创建成功，分配了公网IP。
林晨打开终端，用SSH连接上去。熟悉的Lux命令行界面出现。
他首先按照文档，在云服务器上配置CUDA驱动、安装Anada、创建Python虚拟环境、安装PyTPU版本）及相关依赖库。
这些步骤他已经在本地笔记本上做过无数次，轻车熟路。
云服务器的网络速度很快，下载安装包比家里宽带快得多。
环境配好后，他将本地开发好的行业轮动模型代码和数据，通过scp命令上传到云服务器。
深吸一口气，他在云服务器上启动了训练命令。
pythondtry_rotation_lst.py--gpu0--epochs100
命令回车。
几乎瞬间，训练日志开始快速滚动。一个epoch，在本地笔记本上需要近两分钟，在这里，二十秒不到就完成了。
进度条以肉眼可见的速度向前推进。
林晨盯着那流畅滚动的日志，听着（实际上听不到，因为服务器在数据中心）无声却澎湃的算力奔腾，心中涌起一股奇异的感动。
那是一种突破束缚、获得力量的快感。
金钱，在此刻转化成了实实在在的计算能力，转化成了推进项目、验证想法的可能性。
不到四十分钟，100个epoch训练完成，模型保存。
他立刻在服务器上启动了初步的回测评估脚本。
结果很快出来：在测试集（过去一年的数据）上，这个简单的LSTM行业轮动策略，相比等权持有所有行业的基准，获得了约8%的年化超额收益，夏普比率也有所提升。
虽然回测参数和条件还很粗糙，过度拟合的风险没有仔细检验，但这无疑是一个积极的信号。
“值了”！林晨握了握拳，脸上露出了失业以来少见的、纯粹属于技术人的兴奋笑容。
这五百块充值，第一次使用可能只扣掉几块钱，但带来的信心和进度推进，远超其货币价值。
他谨慎地通过控制台停止了云服务器实例，计费停止。
窗外，天色已近黄昏。
鹏城的晚高峰即将开始，楼下街道传来隐约的喧嚣。
书房里，林晨却觉得格外宁静。
他解决了硬件瓶颈，看到了系统初步有效的曙光。虽然前路依然漫长，经济压力依然悬顶，但至少，他找到了一条在资源限制下继续前进的路。
他保存好模型结果，整理好实验记录。
下一个任务，是让这个模型变得更稳健，并开始构思下一个模块——如何捕捉市场情绪和突发事件的影响？
或许，需要引入自然语言处理（NLP）技术，分析新闻和社交媒体文本？
又是一个新的技术领域，意味着更多的学习，也可能意味着……更多的计算资源消耗。
林晨看着阿里云控制台账户里剩余的余额，笑了笑。
那就继续精打细算，继续用金钱换取时间和效率。
这是创业期，或者说，是人生转型期必须支付的代价。
他关掉云服务器控制台页面，重新打开了本地笔记本上的PyChar。
接下来，他要好好分析刚才的训练结果，并开始研究Transforr在金融文本情感分析中的应用。
风扇声再次轻轻响起，但这次，林晨的心境已然不同。
他知道，在他需要的时候，强大的算力就在云端，触手可及。
这感觉，就像在黑暗的隧道里，终于看到前方有一点稳定的、可以自己控制的光。
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