AotoDL的使用以及连接pycharm_audtodl如何使用

GPU的租借

主页链接：AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL

点击算力市场，选择自己想要租借的型号，以RTX3080为例

在基础镜像选择自己项目所需要的环境

 推荐使用miniconda,可创建新环境

在“更多”选择无卡模式开机（注：创建环境，上传数据均可选择无卡模式，省钱1毛钱一小时）

点击如图所示

 选择终端

 输入：

vim ~/.bashrc

使用键盘不断向下至底部，然后在英文模式下输入i

并添加

source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh

再按esc键

输入

:wq

回车

输入   

bash  

进行创建conda环境（myenv是你要命名的名字，下面两个代码分别是创建与激活，分别按顺序输入）

conda create --name myenv python=3.8
 
conda activate myenv
 

安装pytorch

在链接Previous PyTorch Versions | PyTorch中找到你对应CUDA版本以及对应你说需要的torch版本，复制命令即可，如

# CUDA 11.3
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

之后安装你项目所需要的包，使用pip或者conda都行，注意的是你现在是无卡模式，有的包需要再GPU在的情况下进行安装，因此你需要开机重启电脑，重新激活环境再进行安装

连接pycharm

Step1：确认您安装的PyCharm是社区版还是专业版，只有专业版才支持远程开发功能。

Step2：开机实例

复制自己实例的SSH指令，比如：ssh -p 38076 root@region-1.autodl.com

在ssh -p 38076 root@region-1.autodl.com命令中， 各个参数的含义为：

用户名：root

HOST： region-1.autodl.com

端口号：38076

Step3：配置PyCharm

[File] -> [Settings]，打开以下设置弹窗，搜索interpreter找到[Python interpreter]设置项

 

 将实例SSH指令中的Host、Port与Username进行匹配和填写（Username均为root，Host和Port查看自己实例的SSH指令)

下一步：输入SSH的密码

继续下一步，直到看到下面的弹窗。选择System Interpreter，配置远程Python解释器地址为/root/miniconda3/bin/python（如果您安装了其他Python或虚拟环境则根据实际情况填写）

配置同步目录，意思是本地项目和远程实例中的哪个目录进行关联，这里设置为实例的数据盘子目录：/root/autodl-tmp/project/ （不建议使用默认的/tmp目录）

 

点击创建，如果配置均无误PyCharm会有小会配置过程，完成后即可远程开发。

如果您在运行时找不到Python文件，可能是没有自动同步代码，那么可以选择手动同步：

 

打开远程终端

配置好PyCharm远程开发后，可以在PyCharm的终端中下拉找到远程服务器打开远程终端：

 

 

注：你本地项目中的代码的文件路径应是站点目录而不是本地目录，且同步时文件夹尽量以代码为主，若数据量过大可选用xftp或者其他方法将数据拷贝进对应文件夹内

例:路径：r''/root/aotodl-tmp/...''

上传数据方法链接：AutoDL帮助文档