在云服务器上使用Celery框架可以实现分布式任务队列和异步任务处理，提高系统的并发处理能力。下面是详细的步骤：

　　1. 配置环境：首先，在云服务器上安装Python环境以及Celery框架。可以使用虚拟环境来隔离项目的依赖包，以免与其他项目发生冲突。

　　2. 定义任务：创建一个Python脚本，定义需要异步执行的任务。可以将所有的任务都放在一个独立的文件中，例如tasks.py。在该文件中，可以定义多个任务函数。

　　```python

　　# tasks.py

　　from celery import Celery

　　# 创建一个Celery实例

　　app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

　　# 定义一个任务函数

　　@app.task

　　def add(x, y):

　　return x + y

　　在上面的例子中，我们创建了一个名为`add`的任务函数，它接收两个参数并返回它们的和。`app`对象是Celery应用的实例，通过`broker`参数指定了任务队列的位置。

　　3. 启动Celery worker：使用终端进入项目的根目录，执行以下命令来启动Celery worker。

　　```shell

　　celery -A tasks worker --loglevel=info

　　该命令会自动查找当前目录下的`tasks.py`文件，并将其作为任务的入口。

　　4. 使用任务：可以在其他地方调用任务函数来执行异步任务。

　　```python

　　# main.py

　　from tasks import add

　　result = add.delay(4, 6) # 异步执行add任务

　　print(result.get()) # 获取任务执行结果

　　在上面的例子中，我们在`main.py`文件中调用了`add`任务，使用`delay`方法来异步执行任务，并使用`get`方法获取任务的执行结果。