nerf-pytorch云平台

### Nerf-PyTorch 部署与使用于云平台

Nerf-PyTorch 是一种基于 PyTorch 实现神经辐射场 (NeRF) 的模型，能够用于生成逼真的三维场景图像。当考虑将其部署到云平台上时，有几个关键因素需要注意。

#### 选择合适的云服务提供商
对于大多数应用场景而言，建议选用支持 GPU 加速实例的服务商来提高渲染效率[^1]。AWS、Google Cloud 和 Azure 均提供了强大的计算资源和服务选项，可以满足不同规模项目的需求。

#### 准备环境配置文件
为了简化云端开发流程并确保一致性，在本地创建 Docker 容器镜像可能是最佳实践之一。这不仅有助于封装依赖关系，还能使迁移过程更加顺畅[^2]。

FROM nvidia/cuda:11.0-base

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y python3 pip git && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

WORKDIR /app

COPY . .

RUN pip3 install --no-cache-dir torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
RUN pip3 install -r requirements.txt

CMD ["python", "train.py"]

此示例展示了如何构建一个包含 NeRF 所需库的基础 Docker 映像；具体版本号可能依据实际情况有所调整。

#### 数据集上传与管理
考虑到训练过程中所需的数据量较大，合理规划存储结构至关重要。通常情况下会利用对象存储服务（如 S3 或 GCS），并通过 API 接口实现数据读取操作[^3]。

#### 自动化工作流设置
借助 CI/CD 工具链（例如 GitHub Actions, GitLab CI）自动化整个持续集成和交付管道，从而减少人为干预带来的风险，并加快迭代速度[^4]。