云服务器上的GPU确实可以用于训练大型模型。例如，深圳衡天云提供了Elastic GPU服务，这是一种GPU弹性伸缩服务，可以为云服务器提供可定制的GPU计算能力，使得用户可以根据实际需求弹性选择GPU规模。此外，还提供了深度学习镜像，这些镜像包含了常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，这些框架可以在GPU上进行高效的模型训练和推理。
在实际操作中，用户需要选择合适的Elastic GPU规格，创建ECS实例，并在实例上安装所需的深度学习框架。然后，用户可以编写模型训练和推理的代码，并在ECS实例上运行，确保代码中指定了GPU加速。例如，在TensorFlow中可以通过with tf.device('/gpu:0')来指定GPU，在PyTorch中可以通过device = torch.device('cuda:0')来指定GPU。
此外，衡天云还提供了DeepGPU-LLM推理引擎，这是专为大语言模型（LLM）推理优化的引擎，支持多GPU并行、多种主流模型，以及低精度推理等特性。
总的来说，云服务器上的GPU为训练大型模型提供了强大的计算支持，用户可以根据自己的需求选择合适的云服务和配置来训练和推理大型模型。
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