新手小白如何租用GPU云服务器跑深度学习

深度学习GPU服务器租赁指南:PyCharm远程连接与实践心得

最近刚学深度学习,自己电脑的cpu版本的pytorch最多跑个LexNet,AlexNet直接就跑不动了,但是作业不能不写,实验不能不做。无奈之下,上网发现还可以租服务器这种操作,我租的服务器每小时0.78人民币,简直是发现新大陆,又省下一大笔钱,太开心了吧。

PS:这是初级教程,还是去年写的,今年我又探索了一些新的方法,有的可以省钱钱,有的可以改一些库的内部文件,比如说可视化的visdom(因为visdom刚开始运行可能会很慢),有的可以把文件从虚拟系统下载到本地(有的时候一些跑出来数据是保存在项目里的,并不在本地)。先挖个大坑,等什么时候有空来填。

非常建议某平台给我一些补贴或者广告费(这是可以说的吗),我感觉我每次把网址放上来我自己就没得租服务器了——都被租完啦。想要网址的自己去找哈,叫AutoDL,可怜的网站可能是有利益冲突,总被限流,一般检索很难第一次就被找到,但还是有可能被检索到的。

因为本人小白,所以专业术语方面说得不太利索,所以直接上图。如果你也是小白,看网上充满专业术语的帖子估计也和我开始一样痛苦。话不多说,直接上菜。

1.寻找可以租的服务器

网上有很多服务器平台

这里的实例就是指你租用的gpu,点击后就选择你的gpu,其他没什么好说的,有一点要注意,就是镜像那个地方

 

如果你是第一次装,那你就选择“基础镜像”,因为大概率你们老师会让你们先学CNN,LeNet,AlexNet这些基础的网络。 

而如果是要用到YOLO-v5等一些github项目,选“算法镜像”可以即刻拥有创建即用的算法环境。

而如果你以前用过gpu,但是之前用的gpu关机后再开机发现没有了(租给别人了),那么你就要选择“我的镜像”。因为你租用服务器后代码使用的一些数据比如说你保存的model不在你的本地,而在gpu的镜像里,在这之前你需要给你之前用的gpu的镜像保存下来。

在保存镜像之下要保证你的gpu在关机状态。

 接着就给你的镜像命名,随便命名啥,只要你能记住就行。

然后你就可以在租用新的gpu的时候使用你原来的镜像啦。

最后点击立即创建即可,服务器就已经被你租到手啦,这个平台会先送你10块钱,足够让你捣鼓一天,了解租用流程了。

2.pycharm专业版

因为租用gpu这相当于远程将你的代码传送到远方~~,让别人给你运行,所以你的pycharm得搞个专业版的,只有专业版可以远程。

可以自己去pycharm官网掂量一下专业版要多少钱->->,所以我的建议是万能的某宝(嘘)。

3.pycharm建立远程SSH连接

这里说一下不知道为什么网上的教程都说要先建立SFTP协议,再建立SSH连接,但是我直接建立SSH连接就可以,所以我就写了我的方法。有疑问的小伙伴可以去网上搜一搜。

首先来到AutoDL平台找到你的实例,也就是你租用的gpu,找到gpu的登陆指令和密码

举个例子,

登陆指令是:ssh -p 26966 root@region-3.seetacloud.com

密码是:zHr0lkQW+M

然后你需要利用这些吧你的pycharm和租用的gpu联系起来

到左上角的File -> Settings,点击到左上角的File -> Settings,点击进入

在左边一列的Project中找到Python Interpreter,进入后再点击右边的Add Interpreter

选择SSH

1/4利用之前的登陆指令填写这三个,把那条指令拆分即可。

2/4填写登陆密码

3/4如果前面没写错的话,这一步就会如图所示。否则则是一行红字

这里选系统解释器,不要按照图上选虚拟环境

4/4选择基础解释器,大家以前配置pytorch虚拟环境的话应该知道解释器是什么意思吧。

创建成功后你的Python Interpret里会出现一个新的以Remote Python开头的解释器,选择它就可以了。

 最后选择SSH配置,tools->Deployment->configuration

选择你刚刚创建的SSH配置,一定要选择上面的√的符号,否则改不了

之后就可以开始用pycharm啦。

4.使用pycharm

4.1.Terminal终端

首要任务是将你的代码跑起来。用租的gpu跑代码的流程是pycharm会将你的代码上传到服务器上,然后用linux指令再去跑这段被上传过的代码

首先上传代码

 右击你的代码找到Deployment->上传你的代码到服务器

 接着点击底部最右边的File Transsform,找到你最近上传的py文件的路径,也就是图上的2

复制这段路径后来到Terminal

这时你不能在本地的Terminal运行代码,而要在你的服务器里运行 。从小三角里选择你之前创建的python解释器,也就是有Remote Python开头的那个解释器,前面有提到。

接着你就在刚刚打开的窗口里按照python+空格+路径的形式作为你的命令写进Terminal,这其实是linux命令,回车后py文件就开始运行了。

4.2.如何装库

 直接在终端里pip install 库名就可以

 以上就是我在租gpu时遇到的一些问题,欢迎大家评论交流~

### 如何选择和租用服务器 在当今的互联网环境中,企业和开发者面临诸多挑战,尤其是在IT基础设施的选择上。对于中小企业而言,资金有限、增长迅速以及缺乏专业IT人员等问题尤为突出[^2]。因此,在选择和租用服务器时,需综合考虑多个因素。 #### 1. 需求分析 企业在决定租用服务器之前,应先明确自身的业务需求和技术要求。这包括但不限于应用程序的工作负载特性、数据存储量、网络带宽需求以及安全性要求等。如果企业的应用具有较高的弹性和灵活性需求,则云服务器可能是一个更好的选择[^1]。 #### 2. 成本考量 传统物理服务器通常涉及高昂的一次性资本支出(CapEx),而云服务器则采用按需付费模式,降低了初始投资门槛。特别是对于预算紧张的小型企业来说,这种运营支出(OpEx)模型更具吸引力。 #### 3. 性能与稳定性 阿里云ECS提供了高性能、高稳定性的计算服务,能够满足大多数应用场景的需求。其弹性伸缩功能允许用户根据实际需要动态调整资源配置,从而优化性能表现并减少不必要的开支。 #### 4. 安全保障 随着网络安全威胁日益严重,确保数据的安全成为重中之重。阿里云通过多层次防护机制来保护客户的数据资产不受侵害,同时帮助企业建立更加稳固的信息安全保障体系。 #### 5. 技术支持和服务质量 选择合适的供应商还需要评估他们的技术支持水平及服务质量。良好的售后服务可以帮助快速解决问题,提高整体运作效率。阿里云以其卓越的技术团队著称,可以为用户提供全天候的专业指导和支持。 ```python # 示例代码展示如何创建一个简单的阿里云 ECS 实例 (Python SDK) import alibabacloud_ecs20140526 as ecs_20140526 from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models from alibabacloud_ecs20140526 import models as ecs_20140526_models def create_instance(): config = open_api_models.Config( access_key_id='your-access-key-id', access_key_secret='your-access-key-secret', endpoint='ecs-cn-hangzhou.aliyuncs.com' ) client = ecs_20140526.Client(config) request = ecs_20140526_models.CreateInstanceRequest() request.set_InstanceType('ecs.t5-lc2m1.nano') response = client.create_instance(request) print(response.body.to_map()) ```
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