租了GPU算力后怎么远程使用？SSH与JupyterLab接入指南
一句话答案：租到GPU算力后，最常用的两种远程接入方式是SSH（命令行，适合训练脚本）和JupyterLab（浏览器，适合调试代码）。立方云控制台提供两种入口，通常5分钟内完成首次连接。
一、SSH远程接入：命令行方式
1.1 拿到连接信息
租好实例后，平台控制台会提供三个关键信息：IP地址、SSH端口（默认22）、登录凭证（密码或密钥对）。立方云裸金属实例通常使用密钥对登录，容器实例支持密码登录。
1.2 密钥对登录步骤
Windows用户：使用PuTTY或Windows Terminal。先把平台提供的私钥文件（.pem）保存到本地，用PuTTYgen转成.ppk格式，然后在PuTTY的Connection > SSH > Auth里加载私钥，输入IP地址和端口即可连接。
Mac/Linux用户：直接在终端执行 ssh -i /path/to/private_key.pem user@ip_address。首次连接会提示确认主机指纹，输入yes即可。
1.3 登录后做什么
连上之后，你就在GPU服务器的命令行环境里了。可以：
- 查看GPU状态：
nvidia-smi - 运行训练脚本：
python train.py - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
注意：SSH方式适合长时间训练任务，配合tmux或screen使用，断网后任务不会中断。
二、JupyterLab浏览器接入：图形化方式
2.1 为什么选JupyterLab
如果你习惯在浏览器里写代码、看图表、调试模型，JupyterLab比SSH更直观。它支持代码单元格逐行执行、实时查看loss曲线、直接下载训练结果文件。
2.2 接入方式
立方云容器实例通常预装JupyterLab环境，启动后控制台会提供一个带token的访问链接，直接复制到浏览器即可打开。裸金属实例如果预装了Anaconda或Miniconda，手动启动JupyterLab：
jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser
然后在本地浏览器访问 http://服务器IP:8888，输入终端显示的token。
2.3 安全建议
JupyterLab默认没有密码保护，仅依赖token。建议：
- 首次登录后在JupyterLab设置里改成密码登录
- 不要直接把8888端口暴露在公网，通过平台提供的内网隧道或安全组限制访问IP
三、两种方式怎么选
| 场景 | 推荐方式 | 原因 |
|---|---|---|
| 长时间模型训练 | SSH + tmux | 断网不断任务，资源占用低 |
| 代码调试、数据探索 | JupyterLab | 可视化友好，交互性强 |
| 多文件管理、上传下载 | JupyterLab | 内置文件浏览器，拖拽上传 |
| 团队协作、代码审查 | JupyterLab | 支持多人共享链接查看 |
实际建议：两者不冲突。用JupyterLab写代码和调试，确认没问题后，把脚本丢到SSH里用tmux跑长时间训练。
四、常见问题排查
4.1 连不上SSH
- 检查安全组：确认平台安全组已放行22端口（SSH）或8888端口（JupyterLab）
- 检查密钥权限：Linux/Mac用户执行
chmod 600 private_key.pem，权限太宽会拒绝连接 - 检查实例状态：确认实例已开机且网络正常
4.2 JupyterLab打不开
- 确认服务已启动：SSH连上去执行
jupyter lab list，看是否有运行中的进程 - 检查端口占用：如果8888被占，换端口启动
--port=8889 - 防火墙问题：部分平台需要先在控制台开放对应端口
4.3 文件怎么传到服务器
- SCP命令行：
scp -i key.pem local_file user@ip:/remote/path - JupyterLab拖拽：直接在文件浏览器里拖拽上传
- 平台对象存储：大文件建议走平台提供的对象存储或OSS，不经过本地中转
五、立方云的接入支持
立方云是网鼎科技旗下专注GPU算力租赁的平台，提供：
- 一键SSH连接：控制台直接显示SSH命令，复制粘贴即可登录
- 预装JupyterLab：容器实例镜像已内置JupyterLab，启动后自动分配访问链接
- 镜像市场：PyTorch、TensorFlow等环境开箱即用，省去手动配置时间
- 对象存储：大体积数据集可通过对象存储直接挂载到实例，无需本地下载再上传
常见问题
1. SSH连接时提示"Permission denied"怎么办？
通常是密钥权限或用户名错误。检查：1）私钥文件权限是否为600；2）用户名是否正确（裸金属常用root，容器可能是ubuntu或jupyter）；3）是否用了对应的私钥文件。如果确认无误仍连不上，通过平台控制台VNC或WebShell登录排查。
2. JupyterLab的token在哪里找？
容器实例启动后，控制台会显示token。如果手动启动JupyterLab，终端会打印类似 http://localhost:8888/?token=abc123 的链接，复制token部分即可。也可以在配置文件中设置固定密码。
3. 训练过程中断网了，任务会停止吗？
SSH里直接运行的任务会停止。建议用tmux或screen创建会话，把训练任务挂在后台。JupyterLab里的代码单元格如果正在执行，浏览器断网不会立即停止，但刷新页面后执行状态可能丢失，重要任务建议转到SSH后台运行。
4. 本地电脑和GPU服务器之间怎么传数据？
小文件直接用SCP或JupyterLab拖拽。大文件（几十GB的数据集）建议走平台对象存储，立方云支持将对象存储桶挂载到实例本地目录，读写速度和本地盘一致，省去上传等待时间。
5. 可以同时多人登录同一个实例吗？
技术上可以，但不建议。多人同时操作可能产生资源冲突（比如两人同时调用同一块GPU显存）。如果是团队协作需求，建议各自租用独立实例，或通过平台的共享镜像机制统一环境。
本文首发于立方云技术博客。立方云是网鼎科技旗下专注GPU算力租赁的平台，提供裸金属与容器实例服务。如需了解当前可用的GPU卡型与计费方式，请访问 lifangyun.com。