使用autodl服务器进行模型训练

YoloV5云端部署实战
最新推荐文章于 2025-09-27 18:20:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-27 18:20:02 发布 · 602 阅读 · 13 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #autodl #YOLO #yolov5

1.注册并且选择一个服务器租用

2.点击jupyter lab进入服务器内部

3.把yolov5-master这个的压缩文件上传到jupyter的文件列表中

4.打开终端

(1)查看目录 ls

(2)解压yolov5-master(1)

unzip "yolov5-master (1).zip"

可以看到解压成功！

 

(3)进入yolov5-master这个目录 并且初始化环境

最低0.47元/天 解锁文章
【深度学习】【AutoDL】【SSH】通过VSCode和SSH使用AutoDL服务器训练模型
kiong_的博客
01-27 1万+
身边没有显卡资源或不足以训练模型时，可以租赁服务器的显卡。
使用autodl进行模型训练
2302_79641988的博客
10-03 703
最近打江苏省人工智能算法精英大赛，在学长的建议下来到autodl租服务器进行模型训练（零帧起手（csdn上没有小表情耶）），以下记录整个过程的使用步骤。
初入AutoDL如何着手训练自己的模型，小白必看！以yolov5为例（全流程详解，并且介绍了一些神器）
最新发布
2302_80300489的博客
09-27 905
本文介绍了使用AutoDL平台训练模型的完整流程。首先讲解了两种AI辅助标注工具：T-RexLabel（适合从零开始）和X-Anylabeling（适合模型优化）。然后详细说明了AutoDL的使用步骤：1）创建实例并选择镜像；2）使用FileZilla高效上传数据；3）运行训练命令并下载结果。特别强调了学生认证可节省费用，以及无卡模式上传数据的经济性。文章还推荐了相关教程资源，为深度学习初学者提供了实用的训练指导。
【模型训练】在AutoDL上使用LLamaFactory进行模型训练
Deadwalk的专栏
01-10 2555
在众多的GPU云平台中，AutoDL是我们常用的一个。它因为显卡可快速扩展、实例运行稳定、网络连接速度快，深受大家的喜爱。不过其端口映射略微复杂，所以本篇文章，我们将介绍在AutoDL平台上进行模型训练的过程。在LLamaFactory的},注意：以上file_name是数据集的绝对路径，需要根据实际情况修改。在AutoDL上使用LLamaFactory进行模型训练，需要进行端口映射，具体方法为使用SSH隧道。
Auto-DL:Auto-DL 可帮助您制作深度学习模型，而无需编写一行代码并尽可能少地提供输入
07-23
发电机 Auto-DL 的接口部分分别包含基于 React 和 Django Rest Framework 的前后端服务器。 后端根据收到的请求调用 。 Generator 将 DLMML 作为子模块。 演示 设置 安装所有必要的库和二进制文件 sudo ./scripts/install.sh 按照在本地运行BackEndApp和FrontEndApp ，或者让它 RIP！ ./scripts/run.sh # or you can pass --install to perform both step 1 and 2 ./scripts/run.sh --install 怎么跑 # clone the repo git clone https://github.com/Auto-DL/Generator.git git submodule init git submodule
使用AutoDL服务器进行模型训练
m0_63736250的博客
08-09 2928
一、AutoDL进行模型训练 1：在浏览器中搜索AutoDL，进去之后首先要注册，注册完成之后登录，这里注册登录就不放图了； 2：登录后进入主页； 3：在算力市场进行显卡租赁； GPU数量：代表当前最多可租用的卡数； 4：比如我这边就租一个2080的； 点击蓝色的“一卡可租”； 我这边需要yolov5的训练，接下来有一个注意点； 如果租的卡是30以上的版本，PyTorch，最后的11.1一定要选11以上的版本； 5：点击立即创建；下面这个界面就代表机器运行起来了
使用网上服务器（AutoDL）训练模型
m0_68382801的博客
10-31 1万+
租服务器（AutoDL）训练网络模型
pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）
02-16
- 使用 YOLOv8 进行模型训练： ```bash ul train model=yolov8n.pt data=mydata.yaml epochs=100 ``` 其中 `yolov8n.pt` 是预训练模型，`mydata.yaml` 是数据集配置文件。 #### 六、下载训练好的模型权重 - 在...
Pycharm连接云算力远程服务器（AutoDL）训练深度学习模型全过程
weixin_52010459的博客
01-28 2万+
我试图使用`笔记本联想小新air14的mx350显卡`训练一个图像检测的深度学习模型，但是训练时长大概需要几天时间远超我的预期，所以我便选择租用GPU进行训练，在对多家平台对比后找到了经济实惠的AutoDL，接下来是我租用GPU--配置环境--连接Pycharm--训练模型的全过程，基于本人也是刚入门的新手，如果有不恰当的地方还请大家指教。
autodl平台上训练yolo模型
2401_86502691的博客
11-07 1090
而其他的参数一般可以在 模型名称（如yolov10）/ultralytics/cfg/default.yaml中找到，直接修改即可。将--source修改为待检测图片的存放路径，或者将待检测图片放到--source的默认文件夹下。自己训练好的权重将保存为runs/train/exp/weights/best.pt文件。修改train.py参数之后还需创建数据集的yaml文件和修改模型。将--weights中权重路径改为自己的训练的模型权重路径。--weight 模型权重，直接填写权重路径即可。
利用autodl服务器跑模型
学习，学无止境
03-20 2549
最后执行代码训练指令（博主自用，可以根据自己文件实际需要对应修改）在此位置进行开关机操作，若停止服务器，必须关机，不然会一直扣钱。在命令行中使用unzip指令对下载好的压缩文件进行解压（根据解压位置，选择根目录路径，使用cd进入想要的目录层。选择上传好的文件，点击下载。选择AutoPanel。
【模型训练】租用AutoDL上GPU训练YOLOv9教程
qq_49092686的博客
04-08 1719
租用AutoDL上GPU训练YOLOv9教程
手把手教你使用AutoDL云服务器训练yolov5模型
路人贾的博客
07-25 1万+
手把手教你使用AutoDL云服务器训练yolov5模型，超级详细的教程，保姆级别！
【目标检测实验系列】AutoDL线上GPU服务器租用流程以及如何用Pycharm软件远程连接服务器进行模型训练 （以Pycharm远程训练Yolov5项目为例子 超详细）
热门推荐
弗兰-随风小欢的博客
02-12 3万+
【目标检测实验系列】AutoDL线上GPU服务器租用流程以及如何用Pycharm软件远程连接服务器进行模型训练 （以Pycharm远程训练Yolov5项目为例子 超详细）
如何租用AutoDL显卡进行模型训练（不支持K8s部署）
qq_33934427的博客
03-06 8748
如何租用AutoDL显卡跑项目 使用步骤 1、租用新实例 参考AutoDL-GPU租用平台使用教程，AutoDL快速开始 2、安装个人版XShell 7 + xftp7，注意要先下XShell，再下载xftp，否则xftp下载时会报-1603致命错误。参考XShell安装 3、使用XShell连接服务器，使用xftp上传代码到/root/auto-tmp下，因为根目录是系统盘（20G），auto-tmp为挂载盘（100G） 4、创建并激活虚拟环境：（不建议直接在root下装环境） cond
AutoDl服务器模型训练方法
wang2395的博客
08-15 951
4、pip requirements.txt 用pycharm或网站jyputer训练。开实例，打开AutoPanel的公共网盘进行授权->3、网盘下载到实例 （可以不用压缩包，直接传文件）1、数据文件先传到百度网盘/阿里云盘。5、训练完的数据上传到网盘。
一文讲解自动机器学习（AutoML）！你已经是个成熟的模型了，该学会自己训练了...
小白学视觉
12-08 660
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达寄语：让计算机自己去学习和训练规则，是否能达到更好的效果呢？自动机器学习就是答案，也就是所谓“AI的AI”，让AI去学习AI。随着深度神经网络的不断发展，各种模型和新颖模块的不断发明利用，人们逐渐意识到开发一种新的神经网络结构越来越费时费力，为什么不让机器自己在不断的学习过程中创造出新的神经网络呢？正是出于这个构思，2017年G...
使用自定义数据集训练YOLOv8模型（基于AutoDL算力云平台，内附免费的源码、数据集和PYQT-GUI界面）
李同学Lino的博客
06-27 1万+
YOLOv8是YOLO的最新版本，由Ultralytics公司开发。它是一种基于锚点的目标检测算法，可以在图像中检测出多个对象并标记它们的位置。与以前的版本相比，YOLOv8具有更高的准确性和更快的速度，同时还支持实例分割任务。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值