1. 确定需求，选择适合的GPU服务器

在租用GPU服务器之前，我们需要明确自己的需求，例如，训练模型所需的GPU类型、算力、内存等。然后根据需求选择合适的GPU服务器。目前市面上有很多云计算服务商，如AWS、阿里云、腾讯云等，它们提供不同配置的GPU服务器供租用。

2. 注册云计算服务商账号

需要注意的是，选择云计算服务商后，需要注册一个账号。注册过程中需要提供身份信息及银行卡信息等。完成注册后，就可以登录云计算服务商的平台了。

3. 创建GPU服务器实例

登录云计算服务商的平台后，我们可以创建一个GPU服务器实例。在创建实例时，需要选择相应的GPU类型、操作系统、网络等，还需要设置安全组规则。创建实例后，会分配一个唯一的公网IP地址用于远程访问GPU服务器。

4. 上传并安装所需的软件环境

GPU服务器创建完成后，我们需要在其上安装所需的软件环境，例如，Tensorflow、PyTorch等。可以通过ssh连接到GPU服务器，在GPU服务器上安装所需的软件包。或者也可以在创建实例时选择预装相应的软件包。

5. 上传并配置训练数据

训练模型需要使用训练数据集，因此我们需要将训练数据上传到GPU服务器，并在GPU服务器上配置训练数据路径。我们可以使用scp命令将本地数据上传到GPU服务器，或者使用云存储服务实现数据上传和下载。

6. 启动模型训练

在完成GPU服务器的配置后，我们就可以启动模型训练了。可以使用screen或tmux等命令，使训练任务在后台运行，同时实时查看训练输出日志。训练完成后，可以在GPU服务器上导出训练结果及模型文件。

7. 关闭或释放GPU服务器实例

在完成模型训练任务后，需要关闭或释放GPU服务器实例，避免产生不必要的费用。关闭实例时，云计算服务商就不会再收取资源费用。但如果忘记关闭实例，将会产生额外的费用。

总结

通过租用GPU服务器来训练模型，可以大大缩短模型训练时间，提高训练效果。在使用云计算服务商租用GPU服务器时，我们需要明确自己的需求，选择合适的GPU服务器，注册云计算服务商账号并创建GPU服务器实例，上传并安装所需的软件环境，上传并配置训练数据，启动模型训练，最后在训练完成后关闭或释放GPU服务器实例。