阿里云计算服务器申请流程

最近组织的一个公司产品的开发使用了阿里云服务器中的云计算服务器和数据库服务器,现将申请流程整理如下,希望大家在申请的时候能够少走弯路:

  1. 阿里云服务器的首页是:http://www.aliyun.com/
  2. 我们使用到的是云计算服务器和RDS数据库服务器,我们首先对服务器配置做了一些调研工作,确定了服务器将要使用的机型和配置;
  3. 之后拨打售前咨询0571-88992688,真的是超难打通啊,曾经有个下午没打通一次~~~;
  4. 之前最好做过功课,不要指望电话售前能够给你多少支持,直接给出你的预算,让他帮你推荐大客户经理;
  5. 有了大客户经理的联系方式你就可以直接和他进行单项联系了,大客户经理相对来说服务还算OK,你可以详细描述你的预算,让他给你推荐打折方案;
  6. 之后可以让他给你提供账号开通方式,这时可能需要你提供公司资料审核,如果你可能有按量计费服务器的需求,还需要你对这个账号进行支付宝的实名账号认证;
  7. 不清楚什么原因,客户经理会帮你开通阿里云的账号,并且会告诉你不能使用你自己注册的账号,可能是由于他们的客户管理后台的问题?
  8. 等你打款完成就可以让客户经理帮你开通服务器了,开通完成后可以去管理界面中对服务器进行管理(重启、密码修改等操作);

<think>好的,用户问的是如何在阿里云服务器上部署和运行YOLO模型。首先,我需要回忆一下之前提供的引用内容,看看有没有相关的步骤或者方法。引用[1]提到了部署YOLOv5的具体步骤,包括上传模型文件和安装部署。引用[2]则详细说明了使用gradio和rinetd端口转发的方法,以及可能遇到的问题,比如PHP的exec方法无法执行detect.py,转而使用flask或gradio。引用[3]虽然主要讲大模型部署,但其中的运行命令可能对启动YOLO有帮助。 首先,用户需要租赁服务器,所以第一步应该是指导他们选择合适的配置。YOLO模型需要GPU加速,因此推荐GPU实例,比如ecs.gn6i系列。然后,系统选择Ubuntu,因为对深度学习框架支持较好。 接下来是环境配置,安装必要的驱动和工具。比如CUDA、cuDNN、PyTorch,这些是运行YOLO的基础。然后是获取YOLO代码,通常是从GitHub克隆官方仓库,安装依赖项。 模型文件的上传和测试部分,用户可能需要将训练好的模型上传到服务器,或者使用官方预训练模型。然后运行检测脚本,确保模型能正常工作。 部署Web服务的话,用户可能想要一个界面来上传图片查看结果。引用[2]提到使用gradio来创建网页界面,这比用PHP或flask更方便。同时,端口转发可以通过rinetd配置,让外部访问。 安全组设置也是关键,需要开放相关端口,比如7860给gradio,以及rinetd转发的端口如8080。最后测试公网访问,确保一切正常。 可能用户会遇到的问题包括环境配置错误、依赖项冲突、端口未正确开放等。需要提醒他们检查日志,逐步排查。此外,引用[2]中提到PHP的exec方法不可行,所以建议用户直接使用gradio避免这个问题。 总结步骤应该是:选配置、配置环境、部署代码、测试模型、部署Web界面、端口转发、安全组设置、测试访问。同时,相关问题可以涉及性能优化、其他部署方式、安全措施等。</think>### 分步指南:在阿里云服务器上部署和运行YOLO模型 #### **1. 租赁服务器** - **选择配置**:推荐使用**GPU实例**(如`ecs.gn6i`系列),显存建议8GB以上,系统选择**Ubuntu 20.04/22.04**(兼容深度学习框架)[^1][^2]。 - **操作步骤**: 1. 登录阿里云控制台,进入ECS实例创建页面。 2. 选择**GPU计算型**实例,按需选择地域和镜像。 3. 开通后通过SSH连接服务器。 --- #### **2. 环境配置** - **安装基础驱动**: ```bash # 安装NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN(需根据GPU型号选择版本) sudo apt-get install nvidia-driver-535 sudo apt-get install cuda-11-8 ``` - **安装Python环境**: ```bash # 安装Miniconda wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 创建虚拟环境 conda create -n yolo python=3.8 conda activate yolo # 安装PyTorch和YOLO依赖 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` --- #### **3. 部署YOLO代码** - **获取YOLO源码**: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` - **上传模型文件**: - 将本地训练的`.pt`模型或官方预训练模型(如`yolov5s.pt`)通过**scp**或阿里云文件传输工具上传至服务器: ```bash scp -P 22 /本地路径/yolov5s.pt root@服务器IP:/目标路径/ ``` --- #### **4. 测试模型运行** - **执行检测命令**: ```bash python detect.py --weights yolov5s.pt --source data/images/bus.jpg ``` 输出结果保存在`runs/detect/exp`目录,需通过`scp`下载或配置Web服务展示。 --- #### **5. 部署Web服务(以Gradio为例)** - **安装Gradio**: ```bash pip install gradio ``` - **创建`webui.py`脚本**: ```python import gradio as gr from yolov5.detect import run def yolo_detection(image): run(weights='yolov5s.pt', source=image, nosave=True) return 'output.jpg' # 假设检测结果保存为output.jpg iface = gr.Interface(fn=yolo_detection, inputs="image", outputs="image") iface.launch(server_name='0.0.0.0', server_port=7860) ``` - **启动服务**: ```bash python webui.py ``` --- #### **6. 端口转发与公网访问** - **使用rinetd转发端口**: ```bash # 安装rinetd sudo apt-get install rinetd # 编辑配置文件 echo "0.0.0.0 8080 127.0.0.1 7860" >> /etc/rinetd.conf systemctl restart rinetd ``` - **配置安全组规则**: 在阿里云控制台开放**8080**(外部访问端口)和**7860**(Gradio服务端口)[^2]。 --- #### **7. 测试访问** - 浏览器输入`http://服务器公网IP:8080`即可访问Gradio界面,上传图片测试检测功能。 --- ###
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