本文介绍了如何在AutoDL平台上租用GPU服务器，包括选择合适的服务器、配置PyTorch或TensorFlow环境、数据上传及文件传输。强调了数据应存放在数据盘，并提供了使用XShell和FlashFXP进行文件传输的方法。此外，还讨论了解压缩、验证MD5、搭建运行环境以及安装所需包的步骤。最后提到了VScode通过SSH进行远程开发的便捷性。
租用GPU服务器
在算力市场选择服务器，选择所要跑的代码对应版本的pytorch或tensorflow环境和版本。
由于我们现在还没有配置好，先关机，再选择无卡模式开机，比较便宜。
上传数据集
数据一般要放在数据盘，也就是autodl-tmp文件夹下。
AuToDL官方文档给的传输方式是用XShell和Xftp7（都是教育免费的），但下载好后发现其原理就是 SSH+SFPT，用FlashFXP或其他文件传输软件也可以（尽量用SFPT，Linux默认不支持FPT，需要额外安装服务）。因为官网有XShell的教程，我就只贴FlashFXP
如果文件太大，可将其分割，上传后合并(如果不分割可能面多次临传输失败并需全部重传的风险）。但需注意：合并时，分割文件和总文件同时存在，占用2倍空间。以下分别是分割和合并命令。注意split是Linux命令，在windows下使用应下载GetGnuWin32（已经很老了，维护较少）MSYS2（需搭配MingGW）、 Cygwin，以使用split。
#分割命令
split -b 500m CVPR2016.rar log_
#合并命令
cat log_* > CVPR2016.rar
#检测MD5
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