1. 确定需求，选择合适的GPU服务器
租用GPU服务器之前，需要明确自己的需求，例如是否需要高性能GPU，显存大小、CPU核数等。根据需求选择合适的GPU服务器，不要盲目选择较便宜的低配，而导致使用不畅或无法满足需求。

2. 登录服务器，安装所需软件
在确定好GPU服务器后，需要登录服务器，使用SSH连接工具登录服务器，比如使用Xshell等。成功连接后，需要安装所需软件，比如深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，以及CUDA、cuDNN等相关软件，以保证可以进行深度学习模型训练。

3. 拟定训练算法，进行前期预处理
在安装好所需软件后，需要拟定好训练算法，进行前期数据预处理。可以使用Python等编程语言，通过读取数据集，进行数据增强、数据清洗等操作，提高模型的精度和准确率。

4. 运行训练程序
在算法和数据预处理完成后，需要编写训练代码，并运行GPU服务器上的GPU来启动训练。训练过程中，可以使用TensorBoard等工具进行训练过程可视化，帮助我们更好地理解模型的表现。

5. 监控训练过程和性能
在训练过程中，需要不断监控模型的性能和训练过程，以及GPU服务器的性能和运行情况。可以使用nvidia-smi等命令，查看GPU使用情况；使用top等命令，查看CPU使用情况。此外，还可以使用pandas、matplotlib等工具对训练过程和训练结果进行可视化分析，以便更好地了解训练情况。

6. 调优模型，不断优化
在训练过程中，可能会出现模型精度不高、训练速度慢等问题，这时需要进行模型调优。调优可以从模型结构、损失函数、优化器等方面入手，不断优化模型的性能和效果。

7. 结果保存和部署
在模型训练完成后，需要考虑将训练结果保存并进行部署。可以将模型结果保存为PB、ckpt、h5等格式，以便后续使用。在进行模型部署时，可以使用Flask、Django等框架，将模型嵌入到web应用中，以方便使用。

8. 结论
租用GPU服务器是进行深度学习模型训练的必备之选，但在使用过程中需要按照上述步骤操作，并具有一定的编程和调试经验。关键是明确需求，选择合适的GPU服务器，从而实现高效的深度学习模型训练。