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gpu服务器 租用(新手小白如何租用GPU云服务器跑深度学习)

时间2025-05-01 15:21:30分类IT科技浏览4715
导读: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)。...

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                   ,欢迎大家评论交流~

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