搭建机器学习服务器
1. SQL Server 2017 机器学习服务安装问题
把操作系统的自动更新全部打开。然后重启一次再重新安装，这样虽然安装得久一点，但是好歹也可以安装成功了。有些安装不成功的可以用自带的安装器重新安装一次就可以，我用的是Win10x64就是这样安装成功的。
腾讯云本身各种操作都比较人性化，以及内建的各种系统镜像有着完整的文档，最近磁盘快照还支持热创建（也就是无需关机即可创建快照）防止乱设置环境弄坏操作系统的情况。接着腾讯云可以使用微信管理cvm服务器还是比较方便的，不需要多装额外app，并且按年赠送38块钱的域名代金券，买个cn域名相当于免费了。腾讯云的oos和cdn好像目前也是免费的，新用户激活还有很多配额，可以当个小型私有云盘用了。腾讯云的学生机是无限流量，意味着你可以挂一些小爬虫无须担心流量超支问题。我没有收腾讯云的广告费，单纯觉得他确实做的很良心，至于超售问题，我目前是没有很明显的感觉到性能低下，内存我常年跑满九百多m，也没发现因为使用虚拟内存而有卡顿现象。
3. GPU服务器配置，用于机器学习，深度学习方向，谢谢
推荐品牌： LINKZOL(联众集群)；
可以参考其官网；
操作系统可以安装Ubuntu 14.04 LTS，需要如下软件：
编译器：GNU编译器，包括C/C++/Fortran编译器；
Intel编译器，包括C/C++/Fortran编译器、MKL、等；
并行环境：OpenMPI、MPICH等MPI并行环境；
GPU开发环境：最新CUDA驱动、编译器、调试器、SDK及例子文件等；
cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；
深度学习框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要编译提供python接口和Matla（支持mex编译）接口；
DNN平台：基于B/S架构，便于用户实时且可视化地进行DNN的训练、测试
推荐配置一：
计算平台采用：LZ743GR-2G/Q
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(2.2GHz,8.0 GT/s)
内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：INTEL 2.5寸240G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：2块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大2个GPU卡）
电源：1200W High efficiency (96%)金牌电源
推荐配置二：
计算平台采用：LZ-748GT
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(2.2GHz,9.6 GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：4块TESLA TITANX GPU计算卡或者4块tesla P4O GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）
电源：2000W High efficiency (94%)冗余钛金电源
推荐配置三：
计算平台采用：LZ428GR-8G/Q
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(2.6GHz,9.6GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷2.5寸2T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：8块TESLA P40 GPU计算卡或者8块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大8个GPU卡）
电源：1600W（2+2） High efficiency (96%)钛金电源；
可以咨询：1381O114665
4. mac连接云服务器做机器学习是否方便
是。
可以开带科学计算卡GPU的云服务器，这个很爽。一些课提供GPU平台，这个是良心的。厚脸皮地问实验室老师蹭服务器，但是很少会爽快地给资源来提升你个人。
5. 我要学习jsp动态网站，能否在一台机器学习（即当服务器，又当客户机）
当然可以了，不过配置比较烦人，当初我花了2天的时间才配置好。过两天又忘了，又重新学习。
上面说的那个小人啊，那是网页里面嵌入的office的ocx组件。
6. 如何构建机器学习的软硬件环境
开发时软件环境是整个开发过程用到的软件，比如java开发时用的开发平台eclipse，rose开发工具等等；
开发的硬件环境是支持开发软件环境的硬件设备。
运行时软件环境是运行程序所需要的支持的软件集合，比如运行。
net开发出来的windows应用程序一般都需要Microsoft.NET Framework 2.0；
或者某些服务器程序需要装数据库；
最基本的就是软件是在什么操作系统下运行的，那这个操作系统也是运行时的软件环境。
同样运行时的硬件环境也是支持这个软件运行的硬件标准。
比如需要什么样的CUP、显卡、内存大小。
一般的运行软硬件环境都会在运行的软件的产品说明书里说明的。
7. 做深度学习的服务器需要哪些配置
要做一个深度学习的服务器，需要的配置有GPU RAM, 储存器，因为GPU是在我做深度学习服务器里面一个非常重要的部分，相当于是一个心脏，是非常核心的一个服务器，所以GPU是一个非常重要的东西，储存器也是相当重要的，因为很多数据都要放在ssd储存器上。
8. 亚马逊云科技推云数智一体服务，这是个什么样的服务
亚马逊云科技在北京举办大数据与人工智能技术新闻媒体沟通交流会，公布发布“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习结合服务项目组成。亚马逊云科技还联合乐我无尽（Joyme）、上海欣兆阳（Convertlab）等合作方共享了亚马逊云科技在推动公司数智结合领域的有关实例。
上海欣兆阳根据亚马逊云科技的统一的数据基本基座，上海欣兆阳构建了一体化数据智能湖仓架构DataHub和一体化高效率机器学习服务平台AIHub。这两项运用能将数据运转的及时性提高了32%，实体模型发布高效率提高了30%。
亚马逊云科技依据自己的操作及其对制造行业的观查，打造了一套“云、数、智三位一体”服务项目组成，为用户提供结合人工智能技术和大数据的解决方法。
不仅人工智能技术、大数据技术性在颠覆式创新公司企业战略转型，更高效率发展趋势，也有如物联网技术、数字孪生这些智能化科技一起推动公司更快发展趋势。
9. 机器学习是在电脑上本地运行合适还是租服务器合适
机器学习对cpu和显卡运算能力要求高，所以建议你在预算不是很充分的前提下，可以选择租用服务器。
10. 怎么选择服务器配置
看需求了，要看网站的规模，网站的日均流量等等来选择的，如果是前期的小站，或者流量不会集中很高的企业站，就不需要很高配置的服务器了，一般1核2g 1m的就够用。
尝试根据下面四个问题来评估自己的需求：
1. 服务器运行什么应用？
2. 需要支持多少用户访问？
3. 需要多大空间来存储数据？
4. 我的业务有多重要？
首先得弄明白自己租用服务器用来干什么放网站、应用运行或者是用来搭建局域网和放置游戏等，都有一个自己的用途，弄明白用服务器是用来干嘛的，就可以很明确的知道自己需要的是哪种类型的服务器
2.服务器的价格
服务器的价格呢主要是看服务器的配置，例如高防服务器，每个人对高防服务器的需求不同价格也会不同比如有的需要防御值更高的有的需要带宽很大的还有的对CPU以及硬盘有要求，所以在选择服务器的时候要明白自己需要哪种配置，然后再根据配置决定自己的价格预算
3.服务器商的选择
现在国内服务器商现在有很多，在选择服务器商的时候也要认真辨别，现在有的小服务器上用虚拟主机冒充独立主机但是价格呢却是按照独立主机的价格收，如果是需要租赁独立主机那么久一定要辨别清楚了，因为这两者差异还是比较大的
4.售后服务
再选择好服务器租赁商后还要考虑是否能提供7*24小时的售后技术支持，如果不能提供24小时的售后技术支持的话那么就要慎重考虑了，因为服务器在运行中谁都不能保证会不会出问题，如果使用期间出了问题服务器商必须能及时处理，这样才能保证不会给自己造成太大损失。
从你的需求来看，国内选择那几个比较大的商家合适，至于名字和具体配置选择也是一门学问，老魏会帮助你提供参考意见。