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揽睿星舟

AI开发者工具GPU租用

揽睿星舟是面向AI开发领域的算力服务平台，核心为开发者、科研团队及企业提供稳定的GPU算力租赁与配套开发支持服务

揽睿星舟是面向AI开发领域的算力服务平台，核心为开发者、科研团队及企业提供稳定的GPU算力租赁与配套开发支持服务。平台具备多规格GPU资源可选、开箱即用的预制开发环境、多机多卡分布式训练支持三大核心功能，可满足AI模型训练、微调、推理部署、科研实验等多场景需求，面向个人AI开发者、高校科研团队、AI创业公司、传统企业数字化部门等多类用户，帮助用户降低AI开发的硬件采购与环境部署成本，提升模型迭代效率。

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AI开发者工具热度第 36 / 542 名官网可达收录证明开发者认领
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适用对象
个人AI开发者(模型微调训练场景)
主要功能
多规格GPU租赁、预制开发环境
已收录
2026.06.14（138 天）
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编辑评测与站内热度

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揽睿星舟是什么，怎么使用？

约 5 分钟

揽睿星舟是面向AI开发领域的算力服务平台，核心为开发者、科研团队及企业提供稳定的GPU算力租赁与配套开发支持服务。平台具备多规格GPU资源可选、开箱即用的预制开发环境、多机多卡分布式训练支持三大核心功能，可满足AI模型训练、微调、推理部署、科研实验等多场景需求，面向个人AI开发者、高校科研团队、AI创业公司、传统企业数字化部门等多类用户，帮助用户降低AI开发的硬件采购与环境部署成本，提升模型迭代效率。

主要功能

  • 多规格GPU租赁：平台提供不同显存、算力的GPU资源可选，包括A10、A100、RTX 3090、RTX 4090等常见型号，用户可根据自身模型大小、训练时长需求自主选择对应配置，支持按小时、按天等灵活计费方式，无需自行采购硬件设备，即可快速获取所需算力资源，满足不同规模的AI开发需求。
  • 预制开发环境：平台内置多款主流AI开发框架预制镜像，涵盖PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等常用框架，且预装CUDA、cuDNN等依赖环境，用户创建实例时直接选择对应镜像即可启动开发环境，无需手动配置驱动与依赖包，启动后即可直接上传代码开展训练工作，减少环境部署的时间消耗。
  • 分布式训练支持：支持多机多卡分布式训练场景，平台提供低延迟的内网通信网络，可满足大语言模型、超大计算机视觉模型等大规模训练任务的通信需求，用户可一键选择多卡组合实例，平台自动完成集群网络配置，用户仅需适配分布式训练代码即可启动任务，降低分布式训练的部署门槛。
  • 弹性扩容服务：针对训练任务的算力波动需求，平台支持算力弹性调整功能，用户在训练过程中如果出现算力不足的情况，可随时申请增加对应GPU资源，无需中断现有训练任务，也可在任务接近完成时提前释放冗余资源，帮助用户合理控制算力使用成本，适配不同阶段的算力需求。
  • 开放镜像生态：平台支持用户自定义上传镜像，也可使用其他开发者共享的公开镜像，用户可将自己配置完成的开发环境打包为镜像保存，后续创建实例时直接调用自定义镜像即可快速恢复熟悉的开发环境，也可将适配特定任务的镜像分享给团队其他成员，提升团队协作效率。
  • 数据存储管理：提供独立的云存储服务，支持用户上传数据集、模型权重、代码文件等内容，存储数据与实例相互独立，实例释放后存储内容仍可保留，用户创建新实例时可直接挂载已有存储，无需反复上传相同的数据集文件，减少数据传输的时间与带宽消耗。

怎么使用

  1. 第一步，访问揽睿星舟官方网站，点击注册按钮，通过手机号或邮箱完成账号注册，完成实名认证后即可进入平台主界面，了解平台提供的各类算力资源与服务内容。第二步，根据自身训练任务需求，选择对应规格的GPU实例，可参考平台提供的配置适配建议，选择匹配的GPU型号、数量，同时选择适配自身开发需求的框架镜像。第三步，确认实例配置与计费方式后，提交订单完成支付，平台将自动启动对应实例，等待1-3分钟实例初始化完成后，即可通过网页终端、SSH、JupyterLab等方式连接实例。第四步，进入开发环境后，可将本地的代码、数据集上传至平台存储，也可直接通过git拉取远程仓库代码，挂载存储后即可运行训练代码，开展模型训练、微调等工作。第五步，训练任务完成后，导出训练好的模型权重与相关结果，手动释放实例停止计费，同时可将当前环境保存为自定义镜像，方便后续同类任务直接调用，也可下载存储中的数据到本地。

适合什么人群

  • 个人AI开发者(模型微调训练场景)
  • 高校科研团队(AI算法实验场景)
  • AI创业公司(小批量模型训练场景)
  • 传统企业AI部门(业务模型迭代场景)
  • AI竞赛参赛者(竞赛模型训练场景)
  • 大模型从业者(大模型预训练场景)

总结

这是一个聚焦AI开发算力服务的平台，核心优势在于资源选择的灵活性和环境部署的便捷性。对于没有条件采购高配置GPU硬件的开发者来说，不用再纠结本地硬件性能不足的问题，按需选择对应算力即可开展训练工作。平台的预制镜像功能解决了很多开发者配置环境的痛点，不用再花费几个小时甚至几天的时间调试CUDA版本、框架依赖，选好镜像启动就能直接用，能节省大量前期准备时间。对于有大规模训练需求的团队来说，多机多卡的分布式训练支持也比较友好，不用自行搭建集群，平台已经做好了网络配置，只需要调整代码即可启动分布式任务。另外弹性扩容和独立存储的设计也比较实用，不用因为算力不足就要重新部署任务，数据也不会随着实例释放而丢失，整体的功能设计贴合AI开发的实际流程，适合不同规模的AI开发场景使用。

价格与免费额度

平台提供免费试用额度，新用户完成注册与实名认证后可获得一定时长的免费GPU使用时长，可用于体验平台功能与基础的小规模测试任务，免费版仅支持单卡实例使用，无法使用分布式训练与自定义镜像上传功能。付费版采用按实际使用时长计费的模式，不同型号GPU单价不同，RTX 3090每小时费用约2-3元，A100 80G每小时费用约20-30元，也支持包月、包年的优惠套餐，包月价格约为按时计费的7折左右。个人开发者可选择按需计费的模式，适合训练时长不固定的场景；长期使用的团队可选择包年包月套餐，降低长期使用的算力成本。

优点与不足

优点

  • GPU型号覆盖全面，包含消费级到专业级多款产品，可适配不同预算与算力需求
  • 预制镜像种类丰富，覆盖主流AI开发框架，减少用户环境配置的时间成本
  • 多机多卡集群网络延迟低，可满足大规模分布式训练任务的通信需求
  • 存储与实例相互独立，数据可长期保留，避免反复上传数据集的麻烦
  • 支持自定义镜像上传与共享，便于团队统一开发环境，提升协作效率

不足

  • 部分热门GPU型号在高峰时段可能出现资源不足的情况，需要提前预约
  • 新手用户初次使用需要熟悉实例创建、存储挂载等操作流程，有一定学习成本
  • 部分小众AI框架没有预置镜像，需要用户自行配置环境
  • 离线训练任务没有自动暂停功能，实例异常中断后需要用户手动重启任务

能帮你做的 7 件事

  1. 01多规格GPU租赁
  2. 02预制开发环境
  3. 03分布式训练支持
  4. 04弹性扩容服务
  5. 05GPU租用场景的常用方案
  6. 06AI算力场景的常用方案
  7. 07个人AI开发者(模型微调训练场景)的日常效率工具

更新历史

  • 揽睿星舟 收录进 Toolifai 目录
  • 页面资料核验与信息更新

常见问题

使用揽睿星舟训练模型，我的数据和代码安全吗？

平台采用多层安全机制保障用户数据安全，每个用户的存储与实例资源都是相互隔离的，其他用户无法访问你的私有数据内容，同时平台会对存储内容进行定期备份，降低数据丢失的风险。用户上传的代码、数据集、模型权重默认仅账号本人可见，如果你没有主动开启镜像共享功能，自定义的镜像与环境配置也不会对外公开。如果是企业用户有更高的安全需求，也可以联系平台申请专属物理集群资源，实现资源的物理隔离，进一步提升数据安全性。

有帮助吗

平台支持哪些方式连接开发实例？

平台目前支持三种连接方式，第一种是网页端JupyterLab，无需配置任何本地工具，实例启动后点击对应按钮即可在浏览器中进入开发界面，直接编写和运行代码，适合快速调试与轻量开发场景；第二种是SSH连接，你可以在本地终端通过SSH命令连接到远程实例，适合习惯使用本地开发工具的用户；第三种是VNC远程桌面，针对需要图形界面的开发场景，比如需要可视化调整标注数据、运行带UI的开发工具等，可通过VNC连接访问实例的桌面环境。你可以根据自己的使用习惯选择对应的连接方式，三种方式的操作权限没有区别。

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训练任务运行过程中如果关闭网页，任务会中断吗？

训练任务在实例启动后会在后台持续运行，关闭网页或者断开本地网络都不会影响任务的正常执行，你可以随时重新登录平台查看任务运行状态与日志输出。不过如果实例的使用时长耗尽，或者出现GPU资源故障的情况，任务可能会中断，建议你开启平台的告警通知功能，设置资源余额告警与任务异常告警，当出现异常情况时平台会及时通知你，你也可以在代码中设置定时保存模型 checkpoint 的逻辑，避免任务异常中断导致训练进度全部丢失。

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可以在平台上部署模型对外提供推理服务吗？

平台支持模型推理部署场景，你可以在实例中部署推理服务后，通过平台提供的端口映射功能，将实例的服务端口映射到公网，即可对外提供API访问服务。如果是长期部署的推理服务，建议选择包年包月的实例，可降低长期运行的成本，同时平台支持弹性扩缩容，当请求量上涨时可随时增加实例数量，通过负载均衡分发请求。需要注意的是，部署对外服务需要遵守平台的相关规定，不能用于违法违规的业务场景，同时需要自行做好服务的安全防护，避免接口被恶意调用。

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多机多卡分布式训练需要自己配置网络吗？

使用平台的多机多卡实例时，不需要用户自行配置集群网络，平台在创建多卡实例时会自动配置高带宽的内网通信环境，不同实例之间的内网延迟低，可满足分布式训练的高速通信需求。你只需要在编写训练代码时适配对应的分布式训练框架，比如PyTorch DDP、DeepSpeed等，启动任务时填写对应的节点地址即可，平台已经提前做好了节点之间的网络互通配置，无需额外设置防火墙或者路由规则，降低了分布式训练的部署门槛。

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如果我需要的GPU型号暂时没有资源怎么办？

如果当前选择的GPU型号显示资源不足，你可以先选择其他相近配置的GPU型号开展训练，也可以提交资源预约申请，填写需要的GPU型号、数量与使用时长，平台会根据资源调度情况尽快为你分配对应的资源，资源准备完成后会通过站内信或者邮件通知你。对于长期有固定算力需求的企业用户，也可以联系平台申请预留专属算力资源，确保在需要使用时能够随时获取对应配置的GPU，避免高峰时段资源不足影响开发进度。

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