gpu服务器 租用（新手小白如何租用GPU云服务器跑深度学习）

最近刚学深度学习  
  
  
  
  
  
  
  
  
，自己电脑的cpu版本的pytorch最多跑个LexNet 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，AlexNet直接就跑不动了


 


 


 


 


 


 


 


 


 ，但是作业不能不写 
 
 
 
 
 
 
 
 
，实验不能不做  
  
  
  
  
  
  
  
  
。无奈之下  
   
   
   
   
   
   
   
   
 ，上网发现还可以租服务器这种操作

 

 

 

 

 

 

 

 

 ，我租的服务器每小时0.78人民币
 

 

 

 

 

 

 

 

 
，简直是发现新大陆                  ，又省下一大笔钱
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，太开心了吧（啪

















，什么乱七八糟的） 
  
  
  
  
  
  
  
  
 。

因为本人小白                           ，所以专业术语方面说得不太利索
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，所以直接上图


 


 


 


 


 


 


 


 


 。如果你也是小白


























，看网上充满专业术语的帖子估计也和我开始一样痛苦 
 
 
 
 
 
 
 
 
。话不多说                  ，直接上菜  
   
   
   
   
   
   
   
   
 。

1.寻找可以租的服务器

网上有很多服务器平台

这里的实例就是指你租用的gpu
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，点击后就选择你的gpu

















，其他没什么好说的  
  
  
  
  
  
  
  
  
，有一点要注意 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，就是镜像那个地方

如果你是第一次装


 


 


 


 


 


 


 


 


 ，那你就选择“基础镜像                  ” 
 
 
 
 
 
 
 
 
，因为大概率你们老师会让你们先学CNN  
   
   
   
   
   
   
   
   
 ，LeNet

 

 

 

 

 

 

 

 

 ，AlexNet这些基础的网络

 

 

 

 

 

 

 

 

 。 

而如果是要用到YOLO-v5等一些github项目
 

 

 

 

 

 

 

 

 
，选“算法镜像 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ”可以即刻拥有创建即用的算法环境
 

 

 

 

 

 

 

 

 
。

而如果你以前用过gpu                  ，但是之前用的gpu关机后再开机发现没有了（租给别人了）
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，那么你就要选择“我的镜像

















”                  。因为你租用服务器后代码使用的一些数据比如说你保存的model不在你的本地

















，而在gpu的镜像里                           ，在这之前你需要给你之前用的gpu的镜像保存下来
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 。

在保存镜像之下要保证你的gpu在关机状态

















。

 接着就给你的镜像命名
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，随便命名啥


























，只要你能记住就行                           。

然后你就可以在租用新的gpu的时候使用你原来的镜像啦
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 。

最后点击立即创建即可                  ，服务器就已经被你租到手啦
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，这个平台会先送你10块钱

















，足够让你捣鼓一天  
  
  
  
  
  
  
  
  
，了解租用流程了


























。

2.pycharm专业版

因为租用gpu这相当于远程将你的代码传送到远方~~ 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，让别人给你运行


 


 


 


 


 


 


 


 


 ，所以你的pycharm得搞个专业版的 
 
 
 
 
 
 
 
 
，只有专业版可以远程                  。

可以自己去pycharm官网掂量一下专业版要多少钱->->  
   
   
   
   
   
   
   
   
 ，所以我的建议是万能的某宝（嘘）
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  。

3.pycharm建立远程SSH连接

这里说一下不知道为什么网上的教程都说要先建立SFTP协议

 

 

 

 

 

 

 

 

 ，再建立SSH连接
 

 

 

 

 

 

 

 

 
，但是我直接建立SSH连接就可以                  ，所以我就写了我的方法

















。有疑问的小伙伴可以去网上搜一搜  
  
  
  
  
  
  
  
  
。

首先来到AutoDL平台找到你的实例
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，也就是你租用的gpu

















，找到gpu的登陆指令和密码

举个例子                           ，

登陆指令是：ssh -p 26966 root@region-3.seetacloud.com

密码是：zHr0lkQW+M

然后你需要利用这些吧你的pycharm和租用的gpu联系起来

到左上角的File -> Settings
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，点击到左上角的File -> Settings


























，点击进入

在左边一列的Project中找到Python Interpreter                  ，进入后再点击右边的Add Interpreter

选择SSH

1/4利用之前的登陆指令填写这三个
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，把那条指令拆分即可 
  
  
  
  
  
  
  
  
 。

2/4填写登陆密码

3/4如果前面没写错的话

















，这一步就会如图所示


 


 


 


 


 


 


 


 


 。否则则是一行红字

这里选系统解释器  
  
  
  
  
  
  
  
  
，不要按照图上选虚拟环境

4/4选择基础解释器 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，大家以前配置pytorch虚拟环境的话应该知道解释器是什么意思吧 
 
 
 
 
 
 
 
 
。

创建成功后你的Python Interpret里会出现一个新的以Remote Python开头的解释器


 


 


 


 


 


 


 


 


 ，选择它就可以了  
   
   
   
   
   
   
   
   
 。

 最后选择SSH配置 
 
 
 
 
 
 
 
 
，tools->Deployment->configuration

选择你刚刚创建的SSH配置  
   
   
   
   
   
   
   
   
 ，一定要选择上面的√的符号

 

 

 

 

 

 

 

 

 ，否则改不了

之后就可以开始用pycharm啦

 

 

 

 

 

 

 

 

 。

4.使用pycharm

4.1.Terminal终端

首要任务是将你的代码跑起来
 

 

 

 

 

 

 

 

 
。用租的gpu跑代码的流程是pycharm会将你的代码上传到服务器上
 

 

 

 

 

 

 

 

 
，然后用linux指令再去跑这段被上传过的代码

首先上传代码

 右击你的代码找到Deployment->上传你的代码到服务器

 接着点击底部最右边的File Transsform                  ，找到你最近上传的py文件的路径
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，也就是图上的2

复制这段路径后来到Terminal

这时你不能在本地的Terminal运行代码

















，而要在你的服务器里运行                   。从小三角里选择你之前创建的python解释器                           ，也就是有Remote Python开头的那个解释器
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，前面有提到
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 。

接着你就在刚刚打开的窗口里按照python+空格+路径的形式作为你的命令写进Terminal


























，这其实是linux命令                  ，回车后py文件就开始运行了

















。

4.2.如何装库

 直接在终端里pip install 库名就可以

 以上就是我在租gpu时遇到的一些问题
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
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