一、核心免费深度学习服务器推荐

Google Colab‌

资源‌：免费提供 ‌T4/P100/V100 GPU‌（需切换运行时类型），支持 Jupyter Notebook 环境，可挂载 Google Drive 存储数据。

限制‌：单次运行时长 ≤12 小时，长时间任务需手动重连；需科学上网访问。

蓝耘智算云平台‌

资源‌：新用户注册赠送 ‌100 元代金券‌，可免费使用 ‌RTX 3090（66 小时）或 RTX 4090（43 小时）‌ 显卡服务器。

特点‌：支持 PyCharm 远程开发、FileZilla 数据传输，适合中大规模模型训练。

趋动云（免费版）‌

资源‌：提供 ‌GPU 算力点‌，支持自定义镜像和数据集挂载，可配置离线训练任务。

操作‌：需通过 SFTP（如 WinSCP）上传代码和数据，支持 SSH 远程连接。

二、其他免费 GPU 资源平台

Kaggle‌

资源‌：每周赠送 ‌30 小时 GPU‌（T4/P100），预装主流深度学习框架。

限制‌：仅支持平台内数据集，无法在线修改代码。

阿里天池‌

资源‌：单次免费 ‌8 小时 Tesla V100 GPU‌，兼容 PyTorch/TensorFlow 等框架。

适用场景‌：适合小规模实验或短期任务。

BuluAI‌

资源‌：免费 ‌25 小时 GPU‌，支持主流深度学习框架，操作界面简单。

九天·毕昇（移动云）‌

资源‌：免费 ‌Tesla V100（虚拟显存 7.68GB）‌，支持终端操作和自定义环境。

三、使用建议与注意事项

数据与代码管理‌

优先使用 ‌Google Drive‌（Colab）或 ‌SFTP 工具‌（趋动云、蓝耘）传输大型数据集，避免网页直接上传。

在免费时段内完成关键任务，避免因超时中断训练。

环境配置优化‌

更换 ‌pip 镜像源‌（如中科大源）加速依赖安装。

使用 ‌Docker 镜像‌预配置环境，减少重复搭建时间。

避坑指南‌

避免选择无官方保障的小平台，防止数据丢失或算力不稳定。

优先利用 ‌多平台组合‌（如 Colab + 蓝耘）平衡免费时长与算力需求。

四、综合方案示例

入门级实验‌：Google Colab + Kaggle（总计 ≤42 小时/周）。

中规模训练‌：蓝耘 RTX 4090（43 小时） + 趋动云离线任务。

长期项目‌：多账号轮换使用免费平台，结合阿里天池/BuluAI 补充时长。

以上方案可覆盖从轻量实验到中规模训练的免费算力需求，建议根据项目周期和显存要求灵活选择。