AutoDL（GPU租用网站）的学习

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AutoDL帮助文档

AutoDL-GPU租用平台使用教程 - 百度文库 (baidu.com)

有一个问题：似乎这个主要以ubuntu终端的形式操作，但是我之前还没试过在ubuntu下跑过程序。

基本操作：

以官方快速开始为主，这里我懒得截图过来了，戳上方链接即可。

首先可以学生认证。

为了方便的上传文件，先得安装一个filezilla软件。（官网上下）

传文件还一种方式是JupyterLab+VScode（pip install jupyterlab然后输入jupyter lab就能在edge上运行）

用命令行（终端）运行python程序：python xxx.py

补充：

vscode可以装一个remote-ssh扩展。

 

 本地点运行即可开始训练。

进阶：

1、GPU选择

首先：

 

注意：cuda！！！！ 

我的环境：pytorch1.2.0+torchvision0.4.0 官方推荐：cuda10.0和cudnn7.4.1.5这些都是绑定在一起的，一定要注意好。

CPU:

 

 2、实例

 SSH远程连接还需要使用Cmder工具。autoDL给的是cmder_mini

 

 Git - 生成 SSH 公钥 (git-scm.com)

这个是生成公钥的方法，不过我应该暂时用不上。

迁移实例：

 

 方法一：保存镜像+加载镜像（此时选择自己保存的镜像即可）

 

 

 

screen是在ubuntu下使用的。 

 

 

 

 数据上传：

有人给我推荐FileZilla，所以这里我主要学习一下jupyterlab和filezilla

 

 filezilla：

 Linux最简单的安装方式：sudo apt install filezilla

 镜像==环境

可以配置好后保存下来下次用。

最佳实践：

1、Linux命令

 

 

 

 

 Git：

 

 省钱绝招

 

 至此autoDL的所有理论知识学完了，接下来就是实践了。