连接实例
实例状态变成「运行中」后，点实例名进详情页，默认就在「连接」标签。
方式一：网页终端（最省事）
右上角蓝色的「网页终端」按钮，点开就是一个 root 终端，浏览器里直接用。
不用装客户端、不用下载密钥、不用配 SSH —— 想快速看一眼或者跑条命令，用这个。
上面这张图里跑的是两条最值得先敲的命令 —— 确认显卡在、确认框架认得出显卡：
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,driver_version --format=csv
python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
True 就说明 CUDA 通了，可以开始干活。
方式二：SSH 直连
「连接信息」里给出两样东西：
| 字段 | 用途 |
|---|---|
| SSH 命令 | 直接复制到本地终端执行 |
| 连接 | IP:端口，填进 VS Code Remote、FinalShell 等工具 |
点「下载密钥」拿到私钥文件，然后：
# 私钥权限必须收紧，否则 ssh 会拒绝使用
chmod 600 nexgpu_key
# 复制页面上给出的命令执行
:::tip 用自己的密钥更方便
在「添加公钥」里贴上你自己的 ssh-ed25519 AAAA... 公钥并保存，之后就能用自己的私钥连，不必每台实例都下载一次。
想让以后所有新实例都自动带上，去 账户设置 里设默认公钥。
:::
:::info 这是直连，不经跳板机 连接地址是机器的公网 IP 和端口，中间没有中转，延迟就是你到那台机器的延迟。 :::
方式三：Jupyter
如果所选环境带 Jupyter，「打开 Jupyter」按钮可用，点一下在新标签页打开，令牌已经带好，不用手动输。
:::warning 浏览器会先提示"连接不是私密连接" 这是正常的 —— Jupyter 直连用的是实例自签证书。页面上会有说明和「知道了，继续打开」。 :::
端口映射：跑自己的服务
切到「高级」标签，最上面是端口映射表。
左边是容器里的端口，中间是对应的公网地址，右边是用途。
预留的用途端口（SSH、Jupyter、TensorBoard、管理面板等）之外，还有一组 9000~9009 备用端口留给你自己的服务：在容器里监听其中任意一个，然后用表里对应的公网地址访问即可。
比如你要跑一个 vLLM 服务：
# 在实例里监听 9000
vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --port 9000 --host 0.0.0.0
然后用表中 9000 那一行的公网地址访问，例如 http://203.0.113.42:21100/v1。
:::danger 端口映射在实例创建时就固定了 创建之后无法增加或修改。所以下单时如果打算对外提供服务，先想清楚要几个端口。备用端口不够用的话，只能重开一台实例。 :::
:::tip 服务必须监听 0.0.0.0
只监听 127.0.0.1 的服务从容器外访问不到。记得加 --host 0.0.0.0（或框架对应的参数）。
:::
连接不上怎么办
| 现象 | 排查 |
|---|---|
| SSH 提示权限过于开放 | chmod 600 私钥文件 |
| 连接被拒绝 / 超时 | 确认实例状态是「运行中」而不是「准备中」 |
| 自己的服务访问不到 | 检查是否监听了 0.0.0.0，端口是否用了表里存在的那一个 |
| Jupyter 打不开 | 确认所选环境带 Jupyter 标签；证书提示要点「继续打开」 |
仍然不行就找 Telegram 客服，把实例编号发过来。