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所谓远程服务器训练,即在本地显示远程服务器终端(Terminal),并在该终端内进行网络训练的行为。但有时学校内资源紧张,很难做到随时随地进行远程服务器训练的行为,于是找了很多云GPU服务器,最终选定AutoDL远程服务器。该远程服务器的优点如下:(1)价格便宜,最低0.5/小时;(2)ssh配置简单,稳定且容易上手;(3)上传速度巨快(10M/S),随时本地更新服务器文件,就像自己的电脑一样。
该服务器采用Pycharm专业版连接,如果没有money激活,推荐使用Pycharm EAP版本。该版本与专业版功能完全相同,只是因为其为测试版本、有时不稳定,所以JET的开发人员将EAP定为免费!!!强烈推荐!!!!
在AutoDL租好服务器后,进入下列界面。我租的0.9/时,3060卡。
在Pycharm中随意打开某个项目文件(以目标跟踪的Pysot项目为例),之后按Ctrl+Alt+S
进行Setting界面,之后点击Project:pysot—>Python:Interpreter,进入环境配置页面,如下图所示。
点击右上角的Add Interpreter
,选择其中的On SSH
,进入SSH配置界面
返回AutoDL界面,复制ssh命令,ssh命令的信息如官网所示:
根据上述描述将SSH信息输入配置,以上述ssh命令ssh -p 38076 root@region-1.autodl.com
为例
HOST:regin-1.autodl.com 特别注意最后有一个空格记得删掉!!!
Username:root
Port:38076
点击next之后,需要输入passward。也同样在AutoDL中获取,之后填写
没有问题的话,进入下列界面,证明连接服务器成功!
填写远程服务的python地址,地址是统一的,按照我的填写即可
点击Create,稍等一会,远程服务器连接成功!!!点击Tools->Start SSH Session,进入Linux终端 ,配置完成!
点击Tools->Deployment->Configuration,进入如下界面。选择Mappings
,下面出现两个路径。配置完成后,点击OK。
点击Tools->Deployment->upload to root@region-11.ruto…。之后就开始向远程服务器传输文件,速度非常快!!!
传输完成后,显示如下信息
在Linux的终端上运行项目即可,效果如下所示
由于是终端,没有图形界面,所以后续报错
测试torch的cuda是否可用,可用!!!!
还可以在AutoDL后台监测内存使用率,特别方便!!!
写了这么多,希望可以方便大家,也希望大家可以用我的分享链接进行注册,https://www.autodl.com/register?code=3db36eb2-e201-43ce-8567-bd55e3d53349,就当做是给我点赞啦!!!
做个好人,不要白嫖!!!!
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