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AutoDL算力云：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL
登录指令：ssh -p 53062 root@region-3.autodl.com
名称：自定义
协议：SSH
主机：region-3.autodl.com
端口号：53062
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-629833.html
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本篇博客主要涉及两个主体内容。 第一个 ：从AutoDL网站中租用GPU服务器。 第二个 ：用Pycharm软件远程连接租来的线上服务器，并以Yolov5项目为例，线上训练模型。此过程中会记录重要的地方，以及本人踩坑之后，如何解决问题的所思所想（ 通读本篇博客大概需要1
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
打开VSCode下载Remote-SSH插件 远程连接，在AutoDL开机后可直接复制待连接的实例的账号和密码，复制账号时注意删除末尾的空格 复制账号后连按两次enter键，右下角弹出下图后，点击Connect。 右键点击待连接的实例→选择红框内容→点击Continue→输入密码（AutoDL中复制） 连接成功
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
一、租用新实例 二、点击JupyterLab 三、进入终端 1、首先输入如下命令 2、然后按英文模式的 i 进入编辑，按键盘下键到最后输入 3、然后先按键盘Esc键，使用命令 :w! 强制存盘 4、 然后再按键盘Esc键，使用命令 :q 退出 5、输入以下命令刷新 6、进入
①请把数据集放到名为dataset文件夹下；②数据集请压缩，后缀名为.zip；③点击确定 ①请把代码放到名为coad文件夹下；②代码请压缩，后缀名为.zip；③点击确定 下面我们有两个压缩包。 https://www.autodl.com/register?code=e0ab7117-bd25-4480-8184-5953048a2502 ①打开界面。 ②注册用户会有
关于pycharm的安装教程网上很多，考虑到版权问题我就不在这里详细讲述了。 注意如果要远程连接服务器 必须使用pycharm专业版 ，可以免费试用30天，或者使用激活码激活。 云服务器很多，这里选择的是 AutoDL 平台。 关于AutoDL的使用介绍可以通过下面链接学习： AutoDL帮助文档
目录 一、在Autodl中租用实例：步骤详情请见此官网的帮助文档。 二、上传数据到云服务器。 三、验证Audotl自带的基础环境配置 四、上述完成之后，就可以训练自己上传的项目了： 本案例是在Autodl中训练yolov5： 五、Pycharm远程连接云服务器Autodl： https://www.autodl.com/docs/quick_
1、服务器训练YOLOv8的方法有很多，这里也只是我的一个学习过程中了解到的一些。 2、着重于服务器购买好之后的YOLOv8上传、环境配置、训练等流程，所以服务器购买等相关内容不具体介绍。 3、写这篇博客的过程中深感细节的点太多，没办法一点一点的完全介绍前因后果。
注意！！请使用pycharm 专业版！！ 参考博客1 参考博客2 启动autodl服务器，选择无卡模式连接，省钱 打开Pycharm，选择Add Project Interpreter 从autodl处复制ssh账号至此，比如 ssh -p 50802 root@region-3.autodl.com ,则在 host 处放置 region-3.autodl.com ,在 Port 处放置 50802 ,下方的 username 写 root 在a
