如何用云服务器跑GitHub深度学习项目（保姆级手把手教程）

已于 2024-10-27 21:17:39 修改
阅读量4.9k 收藏 124
点赞数 64
文章标签： github 深度学习 人工智能 python 服务器
于 2024-10-27 21:09:54 首次发布
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZY6661234/article/details/143272710
版权

一、准备环节

1.pycharm专业版

构建与远程服务器的连接功能，必须使用pycharm专业版，普通版没有此功能

如图，可在“帮助”--“关于”中查看版本情况

如为学生或老师，可直接申请免费授权（支持官方正版）学生和教师授权申请方式 – 许可和购买常见问题解答 (jetbrains.com)

2.Github项目

这里我选择了一个较为经典的深度学习项目：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

“Code”-“Download ZIP”，将开源代码下载至电脑

再将整个文件夹拖到pycharm中打开：

此时代码已就绪，接着进行下一步云服务器的配置

3.云服务器

以主流的AutoDL为例

进入

最低0.47元/天 解锁文章
【目标检测】基于yolov4训练自己的数据集(附代码和数据集，保姆级教程)
学无止境、积少成多、厚积薄发
02-06 4418
手把手系列教程：基于yolov4训练自己的数据集(保姆级教程)
【实战篇】手把手教你本地私有化部署DeepSeek全攻略：从硬件选型到避坑指南（超详细万字长文）
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-19 3223
最近AI圈最火的大模型非DeepSeek莫属！这个号称"推理能力堪比GPT-4o"的国产大模型，不仅开源免费，还能在普通电脑上运行。今天我就用最接地气的语言，给你掰开了揉碎了讲清楚。
新手小白如何租用GPU云服务器跑深度学习
热门推荐
h_u_m_a_n的博客
11-09 7万+
如何租用gpu跑深度学习
Ubuntu设置ftp
YaRouJuan的博客
08-08 2709
ubuntu安装ftp服务vsftpd
GitHub 国内访问受阻，腾讯云竟然有个平替方案
最新发布
非著名程序员
04-15 907
此前，某国际知名代码托管平台也曾因政治因素，对特定国家和地区的 IP 实施访问限制，导致当地开发者无法正常参与平台上的开源项目，引起国际开源社区的强烈谴责。CNB 其实就是云原生构建(Cloud Native Build)的缩写，它是基于 Docker 生态，对环境、缓存、插件进行抽象，通过声明式的语法，帮助开发者以更酷的方式构建软件，是一个强大的生产力工具。其实，这次事件，也引起了大家的恐慌，尤其是在目前关税战升级的大背景下，很多人以为要停止中国大陆用户的使用。这类大型项目，启动和开发都能又快又稳。
阿里云使用笔记（一）：从零开始配置阿里云GPU服务器训练深度学习模型
Lo_Bamboo的博客
11-23 7万+
题 神经网络训练需要强大的GPU支持，自己搭建成本太高，并且有时候出差等原因，无法将庞大的机箱搬走。因此，就产生了将深度学习网络训练的任务搬到云端的想法。由于初次使用，遇到不少大坑，花了两天时间才完整的实现。 要实现的功能： - 安装anaconda管理库 - 远程访问jupyter notebook - 将本地文件和服务器端文件互传 - 安装tensorflow的GPU版本 - ...
用阿里云服务器运行深度学习代码（详细的小白教程）
qq_54226461的博客
01-25 1万+
中途踩了好多坑，折腾了快一个礼拜才跑出来，真的好搞心态！！这篇帖子详细记录怎么用用阿里云服务器运行深度学习代码，雷点也都会说清楚。
怎么在云服务器上跑深度学习项目,深度学习怎么在自己服务器上跑
weixin_26908317的博客
08-05 726
AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。按需/包周期付费可选，最低0.00元/小时将MLS业务迁移至ModelArts||https://support.huaweicloud....
【新手小白】在Linux服务器或本地IDE，跑深度学习代码指南（不断更新）
qq_52589927的博客
07-15 6548
本文主要介绍：当我们拿到一个代码后，如何将它运行包含有：基本的linux、conda命令、如何远程连接服务器、使用vscode或pycharm的教程......
如何在服务器使用GPU跑深度学习代码
C17875478487的博客
03-12 2872
"掌握高效AI模型训练：从环境搭建到数据处理，一文带你快速入门恒源云平台，轻松上传、训练与下载YOLOv5模型！"
使用谷歌云服务器做深度学习
学习笔记
01-06 4601
连接Google Drive: 如果直接使用colab，当断开连接时，文件不会保存。连接Google drive现在有两种方法（参考这里）： 方法一（这个我成功了，第二次登录时目录消失了，应该是每次登录都要重新配置）: from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 方法二（运行时报错，未解决，过了一天成功了，这个...
【深度学习】构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南
寸铁的博客
05-19 4040
【深度学习】构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南 这篇博文将深入探讨在 CentOS 操作系统上创建高度优化的深度学习环境的完整过程。我们将从零开始，逐步指导读者完成配置，并重点介绍如何有效地管理 GPU 资源，以及如何运用容器技术来提高环境的灵活性和可维护性。本文旨在为初学者提供一站式的解决方案，无论你是否有经验，都能够轻松地搭建出功能强大、高效稳定的深度学习环境。
微服务网关：SpringCloud Gateway保姆级入门教程
duan18888的博客
05-17 2269
什么是微服务网关 SpringCloud Gateway是Spring全家桶中一个比较新的项目，Spring社区是这么介绍它的： 该项目借助Spring WebFlux的能力，打造了一个API网关。旨在提供一种简单而有效的方法来作为API服务的路由，并为它们提供各种增强功能，例如：安全性，监控和可伸缩性。 而在真实的业务领域，我们经常用SpringCloud Gateway来做微服务网关，如果你不理解微服务网关和传统网关的区别，可以阅读此篇文章 Service Mesh和API Gateway关系深度
怎么在云服务器上跑深度学习项目,深度学习训练 | 如何在云服务器上安装MMDetection...
weixin_33952612的博客
08-10 361
文章来源 | 恒源云社区(专注人工智能/深度学习云GPU服务器训练平台，618宠粉活动ing，官方体验网址：https://gpushare.com/ )MMCV 是一个面向计算机视觉的基础库，它支持了很多开源项目。【注意事项】RTX 3000 系列显卡在 PyTorch 1.8.1 (For CUDA 11.1) 上， MMCV 目前工作不正常，使用此系列显卡时，请选择PyTorch 1.7....
怎么在云服务器上跑深度学习项目,怎样在服务器上跑深度学习模型
weixin_30044149的博客
08-05 3638
怎样在服务器上跑深度学习模型 内容精选换一换随着深度学习的广泛应用，大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生，但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行，无法充分利用新平台的运算性能。TVM(Tensor Virtual Machine)的诞生解决了以上问题，它是一个开源深度学习编译栈，它通过统一的中间表达(Intermediate Representation)堆栈A800-901...
如何在云服务器上跑深度学习的代码？(ResNet50为例)
Wang_Dou_Dou_的博客
03-20 2万+
关键字：如何租用云服务器、如何租用网上的GPU、如何把代码上传到云服务器、如何把数据集上传到云服务器、如何在云服务器上训练ResNet50。
如何从Github拿到代码在云服务器跑起来--算力云从零搭建和配置GPU模型环境
qq_42080838的博客
03-22 3699
在训练时，需要高IO性能的数据（如训练数据），先拷贝到实例本地数据盘，从本地盘读数据获得更好的IO性能。1.首先拿到一份代码先研究他的readme.md也就是说明文档（至关重要），根据说明文档的详细程度可以间接判断代码能否跑起来，或者代码是否靠谱，不然花很多时间研究才发现代码没有可行性。此外存储后端有多冗余副本，数据可靠性非常高（本地数据盘无冗余备份，有一定概率出现磁盘故障影响数据）3.租用实例，先根据我们需要的GPU型号，需要的配置环境，其次选地区（北京这种地区容易没有可用实例就得等待），价格。
国内云服务器访问GitHub解决办法
xh928的博客
10-31 4877
解决国内云服务器无法访问GitHub联机下载文件的问题，由于新购买的一台国内服务器需要联网GitHub部署环境，但是发现国内服务器居然无法连接 raw.githubusercontent.com 于是在网上找了一下方法，下面给大家分享出来，自己也记录一下。使用SSH终端管理软件连接好服务器，将下面的记录放到服务器端的Hosts文件中，在Linux系统中，Hosts文件的位置在 /etc 目录下，直接写进去即可。对Hosts文件进行编辑，将下面的记录添加到Hosts文件最后位置。
用云服务器运行深度学习代码详细教程（Auto DL）
qq_72436205的博客
12-17 1158
复制登录指令，指令格式通常如下：ssh -p 2***** root@connect.westc.gpuhub.com，其中主机填connect.westc.gpuhub.com，端口填2*****，用户名填root。4.之后点击工具，一般情况下会自动上传项目到刚刚设置的服务器的文件夹中，如果没有，就点击部署，把项目手动上传上去，之后启动ssh会话，就可以操作服务器了，其余与在本地操作相同。打开设置，选择SSH配置，点击新建 ，之后再auto dl上打开控制台，点击容器实例，选择刚刚创建好的容器，开机。
DETRsBeat YOLOsonReal-time Object Detection怎么在AUTODL上跑起来
10-16
DETRs 和YOLOv5s（也称为YOLOson）都是用于实时物体检测的深度学习模型。DETRs采用了Transformer架构，而YOLO是一种基于单阶段预测的模型。要在AutoDL平台上运行它们，你需要遵循以下步骤： 1. **环境准备**： - 安装必要的库，如PyTorch、torchvision以及AutoDL SDK。 ``` pip install torch torchvision auto-dl-sdk ``` 2. **模型选择和下载**： - 如果你想用DETRs，从Hugging Face Model Hub获取预训练模型，例如`facebook/detr-resnet50`. - 对于YOLOv5s，访问其GitHub仓库（https://github.com/ultralytics/yolov5）下载最新的版本。 3. **模型微调或复现**： - 针对你的目标数据集，对DETRs或YOLOv5s进行微调。这通常包括加载预训练模型，调整超参数，然后在数据集上训练。 4. **适配AutoDL平台**： - 使用AutoDL提供的工具将模型封装成适合自动机器学习任务的形式，这通常涉及到模型压缩、量化或转换为特定格式。 5. **提交到AutoDL竞赛平台**： - 将你的模型上传到AutoDL平台上，并按照比赛指南提供相应的输入和输出描述。 6. **测试和优化**： - 在AutoDL平台上进行模型评估，查看性能并不断优化直到达到预期的效果。
评论 2
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

打赏作者

爱喝胡辣汤的虾滑

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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