搭建機器學習伺服器
1. SQL Server 2017 機器學習服務安裝問題
把操作系統的自動更新全部打開。然後重啟一次再重新安裝，這樣雖然安裝得久一點，但是好歹也可以安裝成功了。有些安裝不成功的可以用自帶的安裝器重新安裝一次就可以，我用的是Win10x64就是這樣安裝成功的。
騰訊雲本身各種操作都比較人性化，以及內建的各種系統鏡像有著完整的文檔，最近磁碟快照還支持熱創建（也就是無需關機即可創建快照）防止亂設置環境弄壞操作系統的情況。接著騰訊雲可以使用微信管理cvm伺服器還是比較方便的，不需要多裝額外app，並且按年贈送38塊錢的域名代金券，買個cn域名相當於免費了。騰訊雲的oos和cdn好像目前也是免費的，新用戶激活還有很多配額，可以當個小型私有雲盤用了。騰訊雲的學生機是無限流量，意味著你可以掛一些小爬蟲無須擔心流量超支問題。我沒有收騰訊雲的廣告費，單純覺得他確實做的很良心，至於超售問題，我目前是沒有很明顯的感覺到性能低下，內存我常年跑滿九百多m，也沒發現因為使用虛擬內存而有卡頓現象。
3. GPU伺服器配置，用於機器學習，深度學習方向，謝謝
推薦品牌： LINKZOL(聯眾集群)；
可以參考其官網；
操作系統可以安裝Ubuntu 14.04 LTS，需要如下軟體：
編譯器：GNU編譯器，包括C/C++/Fortran編譯器；
Intel編譯器，包括C/C++/Fortran編譯器、MKL、等；
並行環境：OpenMPI、MPICH等MPI並行環境；
GPU開發環境：最新CUDA驅動、編譯器、調試器、SDK及例子文件等；
cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；
深度學習框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要編譯提供python介面和Matla（支持mex編譯）介面；
DNN平台：基於B/S架構，便於用戶實時且可視化地進行DNN的訓練、測試
推薦配置一：
計算平台採用：LZ743GR-2G/Q
系統：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(2.2GHz,8.0 GT/s)
內存：原廠64GB內存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（帶內存校錯技術，最大支持2T）
系統硬碟：INTEL 2.5寸240G 企業級SSD固態硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD）
系統硬碟:希捷3.5寸4T 7200RPM 企業級硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD;）
GPU卡：2塊NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心數3584個核心，12G DDR5 顯存，最大2個GPU卡）
電源：1200W High efficiency (96%)金牌電源
推薦配置二：
計算平台採用：LZ-748GT
系統：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(2.2GHz,9.6 GT/s)
內存：原廠256GB內存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（帶內存校錯技術，最大支持2T）
系統硬碟：2塊INTEL 2.5寸480G 企業級SSD固態硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD）
系統硬碟:3塊希捷3.5寸4T 7200RPM 企業級硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD;）
GPU卡：4塊TESLA TITANX GPU計算卡或者4塊tesla P4O GPU卡 （CUDA核心數3584個核心，12G DDR5 顯存，最大4個GPU卡）
電源：2000W High efficiency (94%)冗餘鈦金電源
推薦配置三：
計算平台採用：LZ428GR-8G/Q
系統：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(2.6GHz,9.6GT/s)
內存：原廠256GB內存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（帶內存校錯技術，最大支持2T）
系統硬碟：2塊INTEL 2.5寸480G 企業級SSD固態硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD）
系統硬碟:3塊希捷2.5寸2T 7200RPM 企業級硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD;）
GPU卡：8塊TESLA P40 GPU計算卡或者8塊NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心數3584個核心，12G DDR5 顯存，最大8個GPU卡）
電源：1600W（2+2） High efficiency (96%)鈦金電源；
可以咨詢：1381O114665
4. mac連接雲伺服器做機器學習是否方便
是。
可以開帶科學計算卡GPU的雲伺服器，這個很爽。一些課提供GPU平台，這個是良心的。厚臉皮地問實驗室老師蹭伺服器，但是很少會爽快地給資源來提升你個人。
5. 我要學習jsp動態網站，能否在一台機器學習（即當伺服器，又當客戶機）
當然可以了，不過配置比較煩人，當初我花了2天的時間才配置好。過兩天又忘了，又重新學習。
上面說的那個小人啊，那是網頁裡面嵌入的office的ocx組件。
6. 如何構建機器學習的軟硬體環境
開發時軟體環境是整個開發過程用到的軟體，比如java開發時用的開發平台eclipse，rose開發工具等等；
開發的硬體環境是支持開發軟體環境的硬體設備。
運行時軟體環境是運行程序所需要的支持的軟體集合，比如運行。
net開發出來的windows應用程序一般都需要Microsoft.NET Framework 2.0；
或者某些伺服器程序需要裝資料庫；
最基本的就是軟體是在什麼操作系統下運行的，那這個操作系統也是運行時的軟體環境。
同樣運行時的硬體環境也是支持這個軟體運行的硬體標准。
比如需要什麼樣的CUP、顯卡、內存大小。
一般的運行軟硬體環境都會在運行的軟體的產品說明書里說明的。
7. 做深度學習的伺服器需要哪些配置
要做一個深度學習的伺服器，需要的配置有GPU RAM, 儲存器，因為GPU是在我做深度學習伺服器裡面一個非常重要的部分，相當於是一個心臟，是非常核心的一個伺服器，所以GPU是一個非常重要的東西，儲存器也是相當重要的，因為很多數據都要放在ssd儲存器上。
8. 亞馬遜雲科技推雲數智一體服務，這是個什麼樣的服務
亞馬遜雲科技在北京舉辦大數據與人工智慧技術新聞媒體溝通交流會，公布發布「雲、數、智三位一體」的大數據與機器學習結合服務項目組成。亞馬遜雲科技還聯合樂我無盡（Joyme）、上海欣兆陽（Convertlab）等合作方共享了亞馬遜雲科技在推動公司數智結合領域的有關實例。
上海欣兆陽根據亞馬遜雲科技的統一的數據基本基座，上海欣兆陽構建了一體化數據智能湖倉架構DataHub和一體化高效率機器學習服務平台AIHub。這兩項運用能將數據運轉的及時性提高了32%，實體模型發布高效率提高了30%。
亞馬遜雲科技依據自己的操作及其對製造行業的觀查，打造了一套「雲、數、智三位一體」服務項目組成，為用戶提供結合人工智慧技術和大數據的解決方法。
不僅人工智慧技術、大數據技術性在顛覆式創新公司企業戰略轉型，更高效率發展趨勢，也有如物聯網技術、數字孿生這些智能化科技一起推動公司更快發展趨勢。
9. 機器學習是在電腦上本地運行合適還是租伺服器合適
機器學習對cpu和顯卡運算能力要求高，所以建議你在預算不是很充分的前提下，可以選擇租用伺服器。
10. 怎麼選擇伺服器配置
看需求了，要看網站的規模，網站的日均流量等等來選擇的，如果是前期的小站，或者流量不會集中很高的企業站，就不需要很高配置的伺服器了，一般1核2g 1m的就夠用。
嘗試根據下面四個問題來評估自己的需求：
1. 伺服器運行什麼應用？
2. 需要支持多少用戶訪問？
3. 需要多大空間來存儲數據？
4. 我的業務有多重要？
首先得弄明白自己租用伺服器用來干什麼放網站、應用運行或者是用來搭建區域網和放置游戲等，都有一個自己的用途，弄明白用伺服器是用來幹嘛的，就可以很明確的知道自己需要的是哪種類型的伺服器
2.伺服器的價格
伺服器的價格呢主要是看伺服器的配置，例如高防伺服器，每個人對高防伺服器的需求不同價格也會不同比如有的需要防禦值更高的有的需要帶寬很大的還有的對CPU以及硬碟有要求，所以在選擇伺服器的時候要明白自己需要哪種配置，然後再根據配置決定自己的價格預算
3.伺服器商的選擇
現在國內伺服器商現在有很多，在選擇伺服器商的時候也要認真辨別，現在有的小伺服器上用虛擬主機冒充獨立主機但是價格呢卻是按照獨立主機的價格收，如果是需要租賃獨立主機那麼久一定要辨別清楚了，因為這兩者差異還是比較大的
4.售後服務
再選擇好伺服器租賃商後還要考慮是否能提供7*24小時的售後技術支持，如果不能提供24小時的售後技術支持的話那麼就要慎重考慮了，因為伺服器在運行中誰都不能保證會不會出問題，如果使用期間出了問題伺服器商必須能及時處理，這樣才能保證不會給自己造成太大損失。
從你的需求來看，國內選擇那幾個比較大的商家合適，至於名字和具體配置選擇也是一門學問，老魏會幫助你提供參考意見。