AutoDL快速入门使用教程 |
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适合学生党的GPU云服务器,以及如何选择GPU类型:适合学生党租用的GPU云服务器! - 知乎 (zhihu.com) 1. 创建实例首先登陆账号,打开算力市场,或着在控制台-我的实例中点击租用新实例跳转到算力市场, ![]() ![]() 选择GPU类型,这里选择的是TITAN Xp, ![]() 然后选择镜像(框架名称、框架版本、python版本、cuda版本),然后点击创建, ![]() 创建之后,实例会自动运行, ![]() 可以在上图中蓝色框圈出的操作中选择关机、重启、无卡模式等操作,关机状态下不计费, 2. 上传数据个人数据使用FileZilla上传个人数据,下载 - FileZilla中文网 打开FileZilla, ![]() 在文件中打开站点管理器,建立新站点并命名, ![]() 其中协议选择SFTP,主机名来源于下图绿色框登录指令,复制出登录指令为ssh -p 45277 [email protected],其中http://region-3.autodl.com为主机名,45277为端口号,root为用户名,密码需复制绿色框中的密码。然后点击连接即可连接到服务器, ![]() 连接之后,如下图所示,蓝色框中远程站点切换到autodl-tmp文件夹,红色框本地站点找到待上传文件所在目录,然后绿色框中右键单击需要上传的文件点击上传即可。文件会上传到autodl-tmp中。 ![]() 等待上传成功。 公共数据可以在公开数据中找到公共数据集,然后直接解压缩到自己的数据盘,具体参见使用开源数据--AutoDL ![]() 下图黄色框,打开jupyter, ![]() 在autodl-tmp文件夹中可以看到上传成功的文件,这里是.zip压缩文件。 ![]() ![]() 上图,黄色框为新建启动页,在启动页中点击红框,打开终端窗口, # 下载安装工具 curl -L -o /usr/bin/arc http://autodl-public.ks3-cn-beijing.ksyun.com/tool/arc && chmod +x /usr/bin/arc # 压缩/打包 arc compress xxx.zip path/to/directory # 解压 arc decompress xxx.zip 或者解压到指定目录 arc decompress xxx.zip path/to/directory这里需要注意一个问题,虽然下图红色框显示的文件所在目录是/autodl-tmp/,但是实际上完整的文件目录是/root/autodl-tmp/, ![]() 在具体解压缩时,相应的文件路径要做调整,例如下图所示, ![]() 通过pip命令安装所需要的包, ![]() 通过cd命令切换文件目录, cd /root/autodl-tmp/file/ 通过python命令运行程序, python train.py ![]() 另外再打开一个终端窗口, 通过命令:watch -n 1 nvidia-smi 查看GPU的使用情况,1表示每1秒更新一次的更新频率。 ![]() 可以通过arc compress命令进行压缩,然后通过FileZilla下载到本地。【也可以不压缩,直接下载文件或文件夹到本地】 ![]() 适合学生党租用的GPU云服务器! - 知乎 (zhihu.com) AutoDL帮助文档 (gpuhub.com) |
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