百度 AI Studio 平台介绍

当实验室没有服务器，没有显卡的时候，你会怎么办？

最近在尝试跑一些深度学习模型，但本地电脑配置比较低，基本跑不动，也没有现成服务器可用。刚好在学习 PaddlePaddle 时，我发现了百度的 AI Studio：它提供在线编程环境和免费 GPU 资源，适合在资源有限时快速开展实验。

一、没有本地算力，怎么继续做实验？

飞桨 AI Studio 是基于 PaddlePaddle 的人工智能学习与实训社区，支持在线开发、训练和部署。简单说，它把环境、算力和项目管理都放到了云端，开箱即可用。

AI Studio 的核心包括：

• 在线编程环境：支持 Jupyter Notebook 和 VS Code，可直接在浏览器里写代码、调试和运行。
• 免费 GPU 资源：提供免费的 V100 GPU 资源。
• 开源项目资源：有大量公开项目和示例代码，方便入门与参考。

二、在 AI Studio 中配置 Torch 环境

AI Studio 对 Paddle 生态支持非常完善，但很多深度学习项目是基于 Torch 编写的。如果要跑 Torch 项目，就需要额外做环境隔离与安装。

下面是我实际使用的一套流程。

1）创建项目并进入开发环境

先在 AI Studio 创建一个新项目，然后选择“专业开发”中的运行环境。

AI Studio 每天会赠送一定 GPU 时长，但高峰期机器可能紧张，建议尽量错峰使用。

2）使用虚拟环境隔离依赖

平台默认已经安装 PaddlePaddle，不建议直接在系统环境里混装同类框架，容易出现依赖冲突。更稳妥的方式是新建一个 Conda 虚拟环境来安装 Torch。

初始化 conda：

conda init

执行后重启终端，使 conda 生效。

创建虚拟环境（示例命名为 my_env）：

conda create -n my_env python=3.10 -y

激活虚拟环境：

conda activate my_env

安装 Torch 相关依赖：

pip install torch torchvision

安装 Jupyter：

pip install jupyter

三、结果

完成上述步骤后，在 Notebook 中选择刚创建的虚拟环境内核，就可以正常运行 Torch 代码。

四、小结

如果你也遇到“本地算力不够、又暂时没有服务器”的情况，AI Studio 是一个很实用的过渡方案。它对 Paddle 生态支持很完善，也可以通过虚拟环境兼容 Torch 项目，整体上手成本不高。

每天可以签到得积分，登录论坛也有积分，做任务也能拿积分，积分可以换算力卡，基本上还是够用的