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年租GPU服务器是一种提供高性能计算服务的解决方案，适用于需要大量计算资源的用户。SDK接口参考提供了详细的开发指南和示例代码，帮助用户快速集成和使用该服务。
年租GPU服务器简介
年租GPU服务器是一种基于云计算技术的高性能计算服务，用户可以通过购买年租套餐的方式，租用具备强大计算能力的GPU服务器，这种服务适用于需要大量计算资源的场景，如深度学习、科学计算、图形处理等。
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（图片来源网络，侵删）
SDK接口参考
为了方便用户使用年租GPU服务器，我们提供了一套SDK接口，用户可以通过这些接口轻松地在本地环境中调用年租GPU服务器的计算资源，以下是SDK接口的详细参考：
1、初始化SDK
在使用SDK之前，需要先进行初始化操作，初始化成功后，可以获取到服务器的配置信息和访问密钥。
from sdk import SDK
sdk = SDK()
sdk.init()
2、创建任务
创建任务是使用年租GPU服务器的第一步，用户需要指定任务的名称、类型、配置等信息。
task_name = "my_task"
task_type = "deeplearning"
task_config = {"batch_size": 32, "epochs": 10}
task = sdk.create_task(task_name, task_type, task_config)
3、提交任务
提交任务是将本地计算任务发送到年租GPU服务器上进行计算，用户需要指定任务的输入数据和输出路径。
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（图片来源网络，侵删）
input_data = "path/to/input/data"
output_path = "path/to/output/data"
sdk.submit_task(task, input_data, output_path)
4、查询任务状态
用户可以查询任务的运行状态，以便了解任务是否已经完成。
task_status = sdk.get_task_status(task)
print("Task status:", task_status)
5、获取任务结果
任务完成后，用户可以从服务器上获取计算结果，用户需要指定结果的输出路径。
result_path = "path/to/result/data"
sdk.get_task_result(task, result_path)
6、删除任务
完成任务后，用户可以删除任务，以释放服务器上的计算资源。
sdk.delete_task(task)
注意事项
1、请确保本地环境已安装相应的SDK依赖库。
zbhj4ixkrhfjawf.jpg
（图片来源网络，侵删）
2、请妥善保管服务器的配置信息和访问密钥，避免泄露。
3、请合理规划任务的计算资源，避免浪费。
以下是一个按年租GPU服务器的SDK接口参考介绍：
| 接口名称 | 请求方式 | 接口描述 | 参数列表 | | createGPUInstance | POST | 创建GPU实例 | instanceName: 实例名称
gpuType: GPU类型
cpuCore: CPU核心数
memorySize: 内存大小
diskSize: 磁盘大小
duration: 租赁时长（年）
bandwidth: 带宽大小 | | deleteGPUInstance | DELETE | 删除GPU实例 | instanceId: 实例ID | | startGPUInstance | POST | 启动GPU实例 | instanceId: 实例ID | | stopGPUInstance | POST | 停止GPU实例 | instanceId: 实例ID | | restartGPUInstance | POST | 重启GPU实例 | instanceId: 实例ID | | updateGPUInstance | PUT | 更新GPU实例配置 | instanceId: 实例ID
gpuType: GPU类型（可选）
cpuCore: CPU核心数（可选）
memorySize: 内存大小（可选）
diskSize: 磁盘大小（可选）
bandwidth: 带宽大小（可选） | | getGPUInstanceList | GET | 获取GPU实例列表 | offset: 分页偏移量
limit: 分页大小 | | getGPUInstanceDetail | GET | 获取GPU实例详情 | instanceId: 实例ID |
请注意，这个介绍只是一个参考示例，实际的接口名称和参数可能会有所不同，具体使用时，请参考对应SDK的官方文档。 |
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