帮助中心
一、 新手指南
1. 什么是 cnsuanli.com？
cnsuanli.com 是专业的算力服务平台，为人工智能训练、科学计算、图形渲染、大数据分析等场景提供高性能的 CPU/GPU 算力资源租赁与云服务。
2. 如何快速开始使用算力？
只需简单的四步即可运行您的第一个计算任务：
第一步： 注册并登录账号，完成实名认证。
第二步： 进入“控制台” -> “充值”，确保账户余额充足。
第三步： 在“算力市场”选择您需要的 GPU/CPU 型号、操作系统及预装环境（如 PyTorch, TensorFlow 等），点击“立即创建”。
第四步： 实例启动后，通过 SSH 或 Jupyter Notebook 连接至实例，开始您的计算任务。
二、 账号与安全
1. 如何注册账号？
点击首页右上角的“注册”按钮，支持手机号验证码注册或邮箱注册。为保障您的资金和算力安全，注册后需尽快完成企业或个人实名认证。
2. 忘记密码怎么办？
在登录页面点击“忘记密码”，输入您注册时使用的手机号或邮箱，获取验证码后即可重置密码。
3. 如何保障账号安全？
建议绑定手机和邮箱双重验证。
切勿将账号密码或 API Key 泄露给他人。
如发现异常登录，请立即修改密码并联系客服冻结账号。
三、 算力实例管理
1. 如何选择适合自己的算力配置？
AI 深度学习训练： 推荐选择搭载 NVIDIA A100、A800、RTX 4090 或 RTX 3090 的 GPU 实例。
AI 推理/轻量级微调： 推荐 T4、V100 或消费级显卡实例，性价比更高。
科学计算/CPU密集型： 选择高主频、多核心的 CPU 实例。
2. 如何连接我的算力实例？
SSH 连接（Linux）： 在实例详情页获取公网 IP 和端口号，使用终端工具（如 Xshell, PuTTY, Mac Terminal）输入命令：`ssh -p 端口 root@公网IP`。
JupyterLab： 若选择了包含 Jupyter 的镜像，可直接在控制台点击“打开 Jupyter”在浏览器中运行代码。
远程桌面（Windows）： 使用系统自带的“远程桌面连接 (mstsc)”输入 IP 地址连接。
3. 实例关机后还会扣费吗？
按量付费实例： 关机后，CPU/GPU 计算费用将停止收取，但数据盘和保留的公网 IP 仍会产生少量存储费用。如需彻底停止所有扣费，请选择“释放/销毁实例”。
包年包月实例： 在租期内无论是否开机，均不额外扣除计算费用。
4. 数据会丢失吗？
如果您选择“释放实例”，实例上的本地数据将被永久清除且无法恢复。请务必在释放前将重要数据下载至本地或转移至对象存储/网盘中。
四、 计费与财务
1. 平台支持哪些计费模式？
按量计费（Pay-As-You-Go）： 按小时扣费，用多少扣多少，适合短期测试或突发算力需求。
包时/包天/包月计费： 提前支付固定周期的费用，单价远低于按量计费，适合长期稳定的训练任务。
2. 支持哪些支付方式？
目前支持支付宝、微信支付、对公银行转账（企业用户）。
3. 如何申请发票？
登录控制台 -> 财务中心 -> 发票管理，填写您的发票抬头及税号信息。电子发票通常会在申请后 1-3 个工作日内发送至您的注册邮箱。
4. 账户欠费了怎么办？
当账户余额不足以支付当前账单时，实例将进入“欠费停服”状态。请在 24 小时内完成充值，否则系统可能会自动释放您的实例以回收资源。
五、 网络与存储
1. 如何上传大型数据集？
命令行工具： 推荐使用 `scp` 或 `rsync` 命令传输。
网盘中转： 先将数据上传至百度网盘/阿里云盘，再在实例内通过命令行工具下载。
对象存储： 平台支持挂载第三方对象存储（如 OSS, COS），实现海量数据的快速读取。
2. 实例的带宽是多少？
不同节点和套餐提供的网络带宽不同，通常在实例购买页面的配置详情中会明确标注（如 100Mbps、1Gbps 或共享带宽）。
六、 常见问题 (FAQ)
Q1: 为什么我创建实例时提示“资源不足”？
A: 热门 GPU 卡型在高峰期可能出现售罄。建议您更换其他可用区节点，或尝试稍后再建，也可以联系客服预约算力。
Q2: 可以在实例上挖矿吗？
A: 绝对禁止。 平台严禁利用算力资源进行任何形式的加密货币挖矿、DDoS 攻击、发送垃圾邮件等违法违规行为。一经发现，将立即封停账号且不退还余额。
Q3: 跑了一半的任务因为网络断开失败了怎么办？
A: 建议在运行长时间任务时使用 `tmux` 或 `screen` 工具，这样即使您的本地电脑断网，云端的任务依然会在后台继续运行。
Q4: 平台提供哪些预装环境？
A: 我们提供 Ubuntu、CentOS、Windows Server 等基础镜像，同时提供内置 CUDA、cuDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、Docker 等环境的 AI 专用镜像，开箱即用。
七、 联系技术支持
如果您在帮助中心未找到满意的答案，请随时联系我们的技术团队：v:18584883263
1. 什么是 cnsuanli.com？
cnsuanli.com 是专业的算力服务平台，为人工智能训练、科学计算、图形渲染、大数据分析等场景提供高性能的 CPU/GPU 算力资源租赁与云服务。
2. 如何快速开始使用算力？
只需简单的四步即可运行您的第一个计算任务：
第一步： 注册并登录账号，完成实名认证。
第二步： 进入“控制台” -> “充值”，确保账户余额充足。
第三步： 在“算力市场”选择您需要的 GPU/CPU 型号、操作系统及预装环境（如 PyTorch, TensorFlow 等），点击“立即创建”。
第四步： 实例启动后，通过 SSH 或 Jupyter Notebook 连接至实例，开始您的计算任务。
二、 账号与安全
1. 如何注册账号？
点击首页右上角的“注册”按钮，支持手机号验证码注册或邮箱注册。为保障您的资金和算力安全，注册后需尽快完成企业或个人实名认证。
2. 忘记密码怎么办？
在登录页面点击“忘记密码”，输入您注册时使用的手机号或邮箱，获取验证码后即可重置密码。
3. 如何保障账号安全？
建议绑定手机和邮箱双重验证。
切勿将账号密码或 API Key 泄露给他人。
如发现异常登录，请立即修改密码并联系客服冻结账号。
三、 算力实例管理
1. 如何选择适合自己的算力配置？
AI 深度学习训练： 推荐选择搭载 NVIDIA A100、A800、RTX 4090 或 RTX 3090 的 GPU 实例。
AI 推理/轻量级微调： 推荐 T4、V100 或消费级显卡实例，性价比更高。
科学计算/CPU密集型： 选择高主频、多核心的 CPU 实例。
2. 如何连接我的算力实例？
SSH 连接（Linux）： 在实例详情页获取公网 IP 和端口号，使用终端工具（如 Xshell, PuTTY, Mac Terminal）输入命令：`ssh -p 端口 root@公网IP`。
JupyterLab： 若选择了包含 Jupyter 的镜像，可直接在控制台点击“打开 Jupyter”在浏览器中运行代码。
远程桌面（Windows）： 使用系统自带的“远程桌面连接 (mstsc)”输入 IP 地址连接。
3. 实例关机后还会扣费吗？
按量付费实例： 关机后，CPU/GPU 计算费用将停止收取，但数据盘和保留的公网 IP 仍会产生少量存储费用。如需彻底停止所有扣费，请选择“释放/销毁实例”。
包年包月实例： 在租期内无论是否开机，均不额外扣除计算费用。
4. 数据会丢失吗？
如果您选择“释放实例”，实例上的本地数据将被永久清除且无法恢复。请务必在释放前将重要数据下载至本地或转移至对象存储/网盘中。
四、 计费与财务
1. 平台支持哪些计费模式？
按量计费（Pay-As-You-Go）： 按小时扣费，用多少扣多少，适合短期测试或突发算力需求。
包时/包天/包月计费： 提前支付固定周期的费用，单价远低于按量计费，适合长期稳定的训练任务。
2. 支持哪些支付方式？
目前支持支付宝、微信支付、对公银行转账（企业用户）。
3. 如何申请发票？
登录控制台 -> 财务中心 -> 发票管理，填写您的发票抬头及税号信息。电子发票通常会在申请后 1-3 个工作日内发送至您的注册邮箱。
4. 账户欠费了怎么办？
当账户余额不足以支付当前账单时，实例将进入“欠费停服”状态。请在 24 小时内完成充值，否则系统可能会自动释放您的实例以回收资源。
五、 网络与存储
1. 如何上传大型数据集？
命令行工具： 推荐使用 `scp` 或 `rsync` 命令传输。
网盘中转： 先将数据上传至百度网盘/阿里云盘，再在实例内通过命令行工具下载。
对象存储： 平台支持挂载第三方对象存储（如 OSS, COS），实现海量数据的快速读取。
2. 实例的带宽是多少？
不同节点和套餐提供的网络带宽不同，通常在实例购买页面的配置详情中会明确标注（如 100Mbps、1Gbps 或共享带宽）。
六、 常见问题 (FAQ)
Q1: 为什么我创建实例时提示“资源不足”？
A: 热门 GPU 卡型在高峰期可能出现售罄。建议您更换其他可用区节点，或尝试稍后再建，也可以联系客服预约算力。
Q2: 可以在实例上挖矿吗？
A: 绝对禁止。 平台严禁利用算力资源进行任何形式的加密货币挖矿、DDoS 攻击、发送垃圾邮件等违法违规行为。一经发现，将立即封停账号且不退还余额。
Q3: 跑了一半的任务因为网络断开失败了怎么办？
A: 建议在运行长时间任务时使用 `tmux` 或 `screen` 工具，这样即使您的本地电脑断网，云端的任务依然会在后台继续运行。
Q4: 平台提供哪些预装环境？
A: 我们提供 Ubuntu、CentOS、Windows Server 等基础镜像，同时提供内置 CUDA、cuDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、Docker 等环境的 AI 专用镜像，开箱即用。
七、 联系技术支持
如果您在帮助中心未找到满意的答案，请随时联系我们的技术团队：v:18584883263