使用恒源云GPU进行远程训练

最近同学参加比赛需要使用云GPU，经过比对多个云GPU平台，从价格和GPU可用稳定性上，最终选择了恒源云，我购买使用了一下，可以支持一场Kaggle比赛或者实验论文没有问题，大家可以按照步骤进行操作，记录下来，其他平台也差不多。

1.创建实例

恒源云提供的GPU很多，从单卡到多卡价格不等，经常有特惠价格：

这里考虑性价比，以A5000单卡为例：

购买时候我选择的镜像是Pytorch1.8版本，购买实例后，实例就启动了

2.Pycharm远程连接GPU

2.1配置远程文件连接

个人习惯是在本地Pycharm上编写代码，然后使用云GPU运行代码。注意哦，只有Professional版本才支持远程开发功能。

打开Pycharm，工具->部署->配置

点击添加按钮，选择 SFTP，给连接自己起个名字，我这里是"恒源云A5000"

点击连接，浏览连接

新建一个SSH配置，因为我们是使用SSH从本地连接恒源云服务器。

在恒源云 gpushare.com 我的实例 中点击复制登陆指令，就是下图1处。

如我的是：ssh -p 1066 root@i-1.gpushare.com，从中提取信息：

主机名	端口号	用户名
i-1.gpushare.com	1066	root

将信息填写在 SSH 配置中，并从 我的实例 中点击复制密码填写到 Password 字段。

点击 Test Connection 按钮测试连接。

2.2 配置远程解析器

文件->配置

新增Python解释器

左侧选择 SSH Interpreter。右侧选择现有服务器配置，选择上一步创建的 SSH 连接。点击 下一步。

点击下一步以后，配置远程服务器和本地项目文件夹之间的映射：

解析器已经切换为了刚配置的远程解析器，点击 OK 开始同步，等待下方状态栏完成配置与同步。

在右下角状态栏会显示远程 Python 解析器。此时运行代码为在远程主机上运行。

可以看到，配置好后，马上就自动上传本地源代码到远程服务器上，等进度完成，代码就上传完毕，后面当你在本地改代码完成保存后，代码也会自动同步。

3.Xshell访问恒源云GPU Linux服务器

Xshell是一个开源免费的远程工具。

打开会话窗口新建一个会话。

切换到 用户名身份验证 标签页，用户名填写 root，密码在 我的实例 中复制。点击 确定 保存。

在 会话 中选择刚创建好的会话，点击 连接 进入实例。

4.登录恒源云存储上传和下载文件

参考链接：https://gpushare.com/docs/data/upload/

4.1 OSS命令

上传：

# 查看命令帮助
~# oss help
# 登陆恒源云账号，使用恒源云的账号名与密码，账号名为手机号
# 如果是非中国大陆手机号码，需要加上带 + 的区号
~# login
Username:136**********
Password:*************
13638731747 login successfully!

#在个人数据中创建文件夹
~# oss mkdir oss://datasets
Create folder [oss://] successfully, request id [0000017E0091FBEC9012CBB9E0EBBCE1]
Create folder [oss://datasets/] successfully, request id [0000017E0091FC1D9012CC094BBD9AF3]

#将本地电脑的 "个人数据.zip" 上传至平台个人数据中的 `datasets` 文件夹下
~# oss cp 个人数据.zip oss://datasets/

#查看我上传的 个人数据.zip
~# oss ls -s -d oss://datasets/
Listing objects .
Folder list:
oss://datasets/
Object list:
oss://datasets/个人数据.zip
Folder number is: 1
File number is: 1

4.2 FIleZilla客户端连接站点

站点管理器中新建站点，填写服务器信息后，就可以连接，通过拖拽上传下载服务器文件