【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言:本机与服务器的连接流程及解释

一般情况下,我们的本地文件项目直接使用本机的GPU/CPU在编译器上编译调试。但是由于深度学习中神经网络模型庞大,在计算时常常会出现爆显存的问题,较小的显存不能满足计算需求。因此通常使用一台有着“大显存”的服务器来代替本机“小显存”以完成运算,我们期待既能使用本机编译器进行便捷调试,还能使用远端服务器的大显存完成大规模运算。

远程连接的流程示意图如下所示:
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)
整体的连接的流程为:①需要将本地的项目文件传至服务器端;②将本机中的编译终端PyCharm与服务器连接。其中,在Windows系统下,可以使用MobaXterm软件实现文件从本地端到服务器端的便捷传输。

具体的操作及细节如下所示:

1. 安装Pycharm专业版

本人下载的是Pycharm2022.3.1版本,通过关注公众号 【IT可乐】下载到激活脚本,按文章教程完成破解,使用期限至2025/8/1。

参考教程:Pycharm2022破解激活教程,亲测可用

【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)

2. 在AutoDL官网租用显卡(GPU)

  • 算力平台:AutoDL
  • GPU选择:根据个人使用需求和可支持的CUDA版本,租用合适的GPU型号和数量。具体可参考官网的gpu选择指南
  • 付费方式:平时使用练习或本科毕设的话,开通按时计费比较划算,开通学生认证有9.5折
  • 基础镜像选择:如下图,按需选择对应版本
    【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)
  • 本人租用一张 RTX 2080ti,学生认证0.88元/小时。具体的SSH连接AutoDL官网均有详细的文档说明

3. 使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器

Windows系统,使用MobaXterm软件ssh远程登录。参考博文:MobaXterm(终端工具)下载&安装&使用教程

Step1 复制服务器SSH登录的登录指令和密码,先粘贴到txt上。
例如,该服务器的登录指令为 ssh -p 11111 root@region-11.seetacloud.com
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)

Step2 “Session”→“SSH”→如下界面
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)

Step3 在MobaXterm终端输入信息

  • [ 输入IP地址信息,用户名,端口] :host为region-11.seetacloud.com、username为root、port为11111
  • [ 输入password ] :快捷键shift+insert表示文本粘贴

Step4 文件传输
租用的服务器开机后,如下图的目录这里点击对应的服务器,就会出现该服务器下的文件夹,将待上传的项目文件直接拖拽至root/autodl-tmp下即可
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)

4. PyCharm与远程服务器连接

Step1 通过SSH连接并创建环境
(1)添加解释器:“File”→“Settings”→“Add Interpreter”→“On SSH”
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)
(2)SSH连接:输入服务器的host、port、username、password
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)

Step2 本地端与服务器端文件同步
(1)服务器配置:“Tool”→“Deployment”→“Configuration”
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)
(2)连接:可通过“Test Connection”进行连接测试
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)
(3)文件同步
【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)

5. 远程调试(自动上传与文件下载)

(1)自动上传及文件对照
可通过“Tool”→“Deployment”→“Browse Remote Host”查看服务器端文件,进行对照

(2)文件下载
可以在MobaXterm终端下载文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-450911.html

到了这里,关于【深度学习环境】Windows10系统+AutoDL算力平台|使用MobaXterm终端工具实现SSH远程连接服务器|实现PyCharm与服务器远程连接|远程连接(详细版)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • AutoDL算力平台租用GPU服务器+VSCode远程开发同步代码

    理由: 便宜好用,性价比高 https://www.autodl.com/market/list 按量计费:就可以理解成按小时计费,不管你用没用GPU,只要开机,就按照小时收钱。 按量计费如果关机后,其他人可能会用卡,也就意味着,其他人把这台服务器的卡全占了,你就不能开机了。 按量计费关机之后再开机

    2024年02月01日
    浏览(45)
  • 基于SadTalker的AI数字人视频(以AutoDL算力云平台部署为例)

    目 录 一、SadTalker介绍 二、准备工作 三、数字人案例(图片转视频) 四、展示效果 五、参考资料 SadTalker是一个开源的虚拟数字人制作工具,可以用一张图片生成数字人口播视频。SadTalker生成3DMM的三维(头部姿势、表情)系数,利用三维面部渲染器进行视频生成。SadTalker还

    2024年02月16日
    浏览(49)
  • 深度学习环境搭建 2 AutoDL服务器配置及Xftp数据传输

    目录 1. 创建基于AutoDL的GPU环境 1. 1 租用实例 1.2  配置环境——激活conda 1.3 根据不同框架和GPU的操作 1.4   jupyter页面更新 1.5 电脑有网的情况下,jupyter显示“未连接成功”的解决办法  2.  安装Xftp 3. Xftp与AutoDL网盘连接 (环境配置可以选择无卡模式,费用低) 1. 算力市场

    2024年02月04日
    浏览(36)
  • 【深度学习】【三维重建】windows10环境配置PyTorch3d详细教程

    本人windows10下使用【Code for Neural Reflectance Surfaces (NeRS)】算法时需要搭建PyTorch3d环境,故此以详细教程以该算法依赖的环境版本为参照。 应很多朋友的要求,博主将自己的pytorch3d的conda环境打包放在【百度云盘;提取码:3tyw 】供大家参考,注意环境版本要求保持一致,并不适合

    2024年02月11日
    浏览(38)
  • 基于Wav2Lip+GFPGAN的AI数字人视频(以AutoDL算力云平台部署为例)

    目录 前 言 一、AutoDL云算力平台简介 二、在AutoDL云算力平台上部署Wav2Lip-GFPGAN代码 2.1、创建AutoDL云算力实例 2.2、将源码导入实例 2.3、远程AutoDL云服务 2.4、安装依赖 2.5、导入视频和音频目录文件 2.6、配置参数 2.7、学术资源加速 2.8、运行run.py 2.9、导出视频 三、结论 四、参

    2024年02月12日
    浏览(34)
  • 【区块链技术开发】 关于Windows10平台Solidity语言开发环境配置

    在 Windows 上配置 Solidity 语言开发环境需要进行以下步骤:

    2023年04月20日
    浏览(40)
  • AutoDL 算力云 服务器租用教程

    AutoDL算力云:AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL 点击租用新实例   选租主机、算力型号/显卡,配置基础镜像     创建实例后可选择有/无卡模式运行   运行中状态     复制登录指令,打开Xshell,新建会话 登录指令:ssh -p 53062 root@region-3.autodl.com 名称:自定义 协议:SSH 主

    2024年02月14日
    浏览(41)
  • Anaconda平台下从0到1安装TensorFlow环境详细教程(Windows10+Python)

    Anaconda下载链接:Free Download | Anaconda 下载完成之后,开始安装,修改安装路径至指定文件夹下,由于安装过程比较简单,此处略过;   在安装之前,我们需要如下准备工作 2.1 确定电脑的独显GPU型号,查看方式如下:搜索--计算机管理--设备管理器--显示适配器;如下图所示,

    2024年02月11日
    浏览(33)
  • 在autodl算力云上部署Stable Diffusion

    算力云网址 https://www.autodl.com/home 这回真的是无任何阉割的版本了,截至4月19日,所有的webui最新版功能都能正常用 算力云环境 镜像 Miniconda conda3 Python 3.10(ubuntu22.04) Cuda 11.8 GPU Tesla T4(16GB) * 1升降配置 CPU 8 vCPU Intel Xeon Processor (Skylake, IBRS) 内存 56GB 硬盘 系统盘:25 GB 数据盘:免费

    2024年02月05日
    浏览(35)
  • 【深度学习】Windows10中下安装多版本CUDA及其切换

    大多数情况下可以在anaconda虚拟环境中安装独立的cuda/cudnn,这中方式可以为用户提供多个互相独立的cuda版本,但anaconda并不支持部分版本的cuda/cudnn,因此需要在本地上配置多个版本的cuda/cudnn,并根据需求完成切换。 右键电脑–属性–高级系统设置–环境变量 当前已经安装两

    2024年02月04日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包