【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例

首先下载好pycharm profession,记住连接云服务器需要下载pycharm的版本是profession,不能用community。

下载好文件传输软件Filezilla(Ubuntu直接在terminal里安装就可以了),win用户网上下载,具体下载方式可以去搜一下,很简单,尤其是linux系统。

智星云官网网址:http://gpu.ai-galaxy.cn/store

接下来开始实例演示:

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第1张图片

一般来说我们选择AI云容器就可以了,如果其他操作可以去看一下平台文档。

选择我们需要的镜像,可以看一下自己的cuda、torch版本,其实不一样一般来说没什么事情。

下一步选择租用服务器,本次选择租用Tesla-V100(16GB)。

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第2张图片

 一般来说推荐在代码调试阶段或者学习阶段可以用用2080TI(便宜随便用)调试好之后用其他显卡来跑。

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第3张图片

 

点击创建实例之后,选择点击SSH连接。然后将ip,port、userid和passport输入pycharm

 根据下图操作进行

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第4张图片

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第5张图片

SSH登陆

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第6张图片

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第7张图片 

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第8张图片 这里选择existing的interpreter,因为服务器中已经有环境了,选择root文件下的miniconda/bin/python3即可。

60d9bf5203ce4123be037649f5bb2e14.png 可以看到已经连接到下方已经连接。

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第9张图片 看到background tasks中upload to root,如果数据集过大建议取消,用filezilla传输,因为内置的有点慢,看不到进程,所以用fz软件。

5739b299b3a54973a418cf4977523cc0.png

选择文件下的站点管理器,选择SFTP协议,和pycharm的连接一样。【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第10张图片

如果upload取消了,就需要自己在tmp文件下创建文件夹,文件夹名称必须与mapping一致,在pycharm中tools的deployment的configuration中的mapping中查看。

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第11张图片 

然后将需要的文件拖入对应服务器文件夹下

 【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第12张图片

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第13张图片

等待传输完成 ,然后在pycharm中就可以运行模型。

【深度学习-显卡算力租用】以智星云平台为例_第14张图片

模型训练图如上图。

当模型训练完成之后刷新服务器文件夹,把保存文件下载下来保存在本地。

 

 

你可能感兴趣的:(ubuntu,linux,服务器)