简介

使用此云服务器的优势

1. 学生认证，省钱
2. 可无卡模式启动，省钱
3. 上传数据比较方便

网站

使用流程

租借

进入算力市场，选择适合自己的任务的GPU进行租借，租借成功会显示登录指令和密码

连接服务器

我是使用pycharm进行连接
注意：只有pycharm专业版才支持ssh连接方式，社区版不支持

在pycharm中按ctrl+,(mac为command+,)调出python解释器，在右边添加解释器中点击SSH

输入登录指令以及密码

登录指令解析
ssh -p 22337 root@connect.westb.seetacloud.com
其中22337是端口号，主机为删除ssh -p 22337 root@后的内容，用户名为root

输入后再将密码输入即可

设置服务器环境和同步文件

点左边第二个，然后第一个选择如图所示的解释器，第二个为同步位置（本地文件夹与云服务器端文件夹），建议服务器端使用/root/autodl-tmp/下的文件

此时就连接完成

使用技巧

查看远程主机资源

上传下载数据

见官方文档，我是用百度云盘的方法，比较方便和快捷
网站

解压和压缩详见autodl帮助文档中（数据——压缩/解压或最佳实践——Linux基础——压缩和解压）

解压

我的习惯是打开云服务器端的Jupyter lab，然后运行终端，安装解压工具

# 下载安装工具
curl -L -o /usr/bin/arc http://autodl-public.ks3-cn-beijing.ksyun.com/tool/arc && chmod +x /usr/bin/arc

然后通过cd指令进入到需要解压的地方中，输入解压指令

# 解压
arc decompress xxx.zip 
或者解压到指定目录
arc decompress xxx.zip path/to/directory

压缩

# 压缩/打包
arc compress xxx.zip path/to/directory

使用pycharm连接autodl中的Jupyter lab运行

首先同步文件

在pycharm中建立一个含有Jupyter notebook文件，然后与服务器一个文件夹进行同步

运行单元格

会报一个错，然后进入终端安装

pip install -U "jupyter-server<2.0.0"

修改文件

先运行如下代码生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

然后vim打开并修改代码(按a是插入，然后ESC退出编辑模式，输入:wq加回车键退出)

vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

修改如下地方

#c.NotebookApp.allow_root = False ，将该行注释去掉，参数改为True

绝对路径和相对路径

服务器端

服务器端的路径pwd为jupyter文件所在的位置

pycharm端

pycharm端的路径pwd为一个tmp文件夹，需要将读入的数据写为绝对路径，例如

root='/root/VOC2012'

也就是root打头
也就是说最好在服务器端也写成绝对路径，就不会出现这个问题了

我的心得

将大文件用百度云盘上传，小文件通过同步区域上传

在使用时，我习惯将checkpoint和dataset通过网盘上传到云端，然后再连接服务器，将剩下的代码放入同步区域

跨实例拷贝数据

在当前实例中选择，选的是被拷贝的实例（源实例），拷贝入的实例（目标实例）需要是开机状态（也就是不需要的关机并点更多选择跨实例拷贝数据，需要用的开机后不用点它）

如果本实例没GPU选择其他实例

通过跨实例拷贝数据拷贝数据盘的内容（也就是代码和数据），环境的话使用保存镜像和更换镜像实现

训练周期长的话使用Jupyter Lab里的终端跑

懂得都懂

运行完代码自行关机

终端里输入

python train.py && /usr/bin/shutdown

使用tensorboard查看训练情况

autodl提供了接口，只需要指定写入地址为/root/tf-logs/
以下是一段简短代码

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer=SummaryWriter('/root/tf-logs/')
total_loss=0
for epoch in range(max_epoches):
	for iteration, data_batch in enumerate(train_loader):
	#...
		total_loss+=loss.item()
	writer.add_scalar('Loss/train',total_loss/64,epoch)
writer.close()