Pycharm远程连接AutoDL远程服务器

最新推荐文章于 2025-09-18 21:47:11 发布
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#pycharm #服务器 #AutoDL #深度学习

本文详细指导如何在autoDL平台上选择合适的服务器镜像，配置Python和CUDA环境，上传文件，使用PyCharm远程连接，创建conda环境，以及运行和管理代码，包括cuda版本检查和自动重启选项。

step 1.

选择合适的服务器后，选择服务器的镜像（3选1）：
（1）选择miniconda，选择合适的python版本和cuda版本
（2）社区镜像
（3）选择自己创建过的镜像
在这里插入图片描述
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step 2.

在autoDL的控制台中的容器实例中找到自己购买的实例
注：无卡模式开机的费用低，适用于上传数据或其它无需使用GPU的活动
在这里插入图片描述
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step 3.

上传你的代码和数据集，亦或其它文件。这里需要使用Xftp 7，可到Xftp官网下载。
打开Xftp，点击新建

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AutoDL使用教程：1）创建实例 2）配置环境+上传数据 3）PyCharm2021.3专业版下载安装与远程连接完整步骤 4）实时查看tensorboard曲线情况
孟孟单单的博客
09-28 26万+
AutoDL使用教程：1）创建实例 2）配置环境+上传数据 3）PyCharm2021.3专业版远程连接
PyCharm远程连接AutoDL服务器实现程序调试
weixin_56460049的博客
09-23 6777
本文详细介绍了如何在Pycharm中配置SSH和SFTP，以便于在AOTUDL服务器上进行代码修改、调试。步骤包括新建工程、配置SFTP连接、设置Rootpath和Mapping，以及实现自动上传和下载文件的功能。远程服务器编辑调试只是试用于专业版本的pycharm，我的PyCharm版本是PyCharm 2024.1.3 (Professional Edition)。），确保程序不受SSH连接中断影响程序执行！
pycharm远程连接autodl实验记录
weixin_38592812的博客
03-11 1161
深度学习炼丹师
pycharm2025新版连接Autodl远程服务器（手把手教学）
最新发布
m0_53216257的博客
09-18 1920
本文介绍了使用Autodl服务器和Pycharm进行远程开发的方法。主要内容包括：1）在Autodl平台注册账号、租用实例并选择合适计费模式（推荐新手选择按量计费）；2）通过Pycharm的SFTP功能连接远程服务器，包括配置连接、上传本地文件到服务器以及远程运行代码的完整流程。文章还提到可以使用无卡模式节省成本，并提供了新版Pycharm连接问题的参考解决方案。整个流程操作简便，适合初学者快速上手远程GPU开发环境。#AutoDL #GPU #租显卡
PyCharm远程链接AutoDL
一名混沌的大学生
04-05 1453
（如果您在miniconda中安装了其他的虚拟环境，那么虚拟环境的python解释器路径在/root/miniconda3/envs/{对应的虚拟环境名称}/bin/python）将实例SSH指令中的Host、Port与Username进行匹配和填写（Username均为root，Host和Port查看自己实例的SSH指令)：确认您安装的PyCharm是社区版还是专业版，只有专业版才支持远程开发功能。点击创建，如果配置均无误PyCharm会有小会配置过程，完成后即可远程开发。下一步：输入SSH的密码。
Pycharm连接云算力远程服务器（AutoDL）训练深度学习模型全过程
weixin_52010459的博客
01-28 2万+
我试图使用`笔记本联想小新air14的mx350显卡`训练一个图像检测的深度学习模型，但是训练时长大概需要几天时间远超我的预期，所以我便选择租用GPU进行训练，在对多家平台对比后找到了经济实惠的AutoDL，接下来是我租用GPU--配置环境--连接Pycharm--训练模型的全过程，基于本人也是刚入门的新手，如果有不恰当的地方还请大家指教。
第一次使用pycharm远程连接服务器（以AutoDL为例）
RK_Dangerous的博客
03-26 5212
如果不使用pycharm，想使用服务器，通常要在命令行中去选择文件、编写程序、运行程序等操作，没有任何图形界面，如果对命令行尤其是linux命令行不熟悉，非常不方便。创建的实例中自带了miniconda3，使用miniconda编译，由于我之前没有用过anaconda，所以我也不太清楚miniconda具体怎么解释，如果和我一样可以在后续使用的过程中自行体会，不是很难。如果你的代码里生成的各种文件都是在系统盘进行读写操作的，可以先在数据盘中创建好对应名字的目录，然后再在系统盘对应位置建立软连接即可。
PyCharm专业版连接Autodl远程服务器详细教程
Panda_Panda博客
05-17 4372
5.当我们在本地修改完我们代码的时候，系统回检测你的代码是否和服务器上的代码是否一致，当出现该文件与远程文件相同，这说明我们没有对我们的代码做任何改进，当我们修改我们的代码的时候会出现 该文件已经被修改，是否上传的提示，这个时候我们就需要把我们本地修改好的文件上传到服务器上，这样服务器就会保存我们最新的代码。4.但我们想要浏览我们服务器上的代码的时候，我们还是找到工具这一栏，找到部署，然后找到浏览主机这个位置，然后我们还得验证一下我们的服务器上的密码，验证成功才可以打开服务器上的文件。
pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）
03-12
在PyCharm中，我们需要配置远程解释器以便连接到Autodl服务器。步骤如下： 1. 打开PyCharm，进入“File”菜单，选择“Settings”（Windows/Linux）或“Preferences”（MacOS）。 2. 在设置窗口中，找到并点击...
pycharm远程连接AutoDL训练pascalVOC2007数据集
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03-17 5548
研一小白，记录首次使用云服务器Autodl过程。
Pycharm连接云算力远程服务器（AutoDL）训练深度学习模型全过程_autodl连接pycharm
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04-12 8515
最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！
【图文详解】PyCharm专业版连接AutoDl详细教程，输入登录指令和密码的格式需要特别注意。
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pycharm远程连接autodl教程①
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11-11 576
也可以选择社区镜像，有常见的yolov5、v8等模型相匹配的镜像。上传数据集和刚刚下载的镜像到autodl-fs文件夹中。选择想要的卡，在下方选择需要的镜像后点击“立即创建”。
【深度学习】手把手教你使用 PyCharm 连接 Auto DL 远程服务器
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01-22 5423
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【深度学习】Pycharm连接远程服务器（AutoDL）训练YOLOv5
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weixin_43799388的博客
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AutoDL 云服务器连接pycharm
Venchi_li的博客
06-07 1172
在pycharm中配置，注意mapping与connection两个tab下路径的配置。5.最后使用cd /root/autodl-tmp/face_mask 前往文件目录。本文用以记录pycharm连接autodl云服务器的流程。5.最后，关键的来了，要调整当前环境到root.2.可以以无卡模式先连接，开始跑代码的时候再连卡。6.python 文件名称.py开始跑吧。1.在autodl上租用一台服务器。，百度网盘会比较方便。
新版pycharm远程连接AutoDL服务器
01-24
### 使用最新版 PyCharm 远程连接 AutoDL 服务器 为了实现通过新版 PyCharm 远程连接到 AutoDL 服务器并进行 YOLOv8 训练，可以遵循以下方法： #### 配置 SSH 连接 确保本地计算机能够通过 SSH 协议访问远程 AutoDL 服务器。这通常涉及设置 SSH 密钥认证或密码登录方式。 #### 设置 PyCharm 的远程解释器 在 PyCharm 中配置一个新的 Python 解释器来指向远程主机上的 Python 版本。此过程可以通过 `File` -> `Settings` -> `Project: <project_name>` -> `Python Interpreter` 完成，在这里选择齿轮图标旁边的选项以添加新的远程解释器[^1]。 ```python # 示例：验证SSH连接成功后可执行如下命令获取远程Python版本信息 ssh user@autodl-server "python3 --version" ``` #### 创建部署配置 定义用于上传源代码至远程服务器的路径映射关系。进入 `Tools` -> `Deployment` -> `Configuration...` 来指定目标目录以及自动上传行为等参数[^2]。 #### 调试与运行配置 创建专门针对远程调试的任务配置项以便启动训练脚本时能正确加载所需的库文件和其他依赖资源。可以在 `Run` -> `Edit Configurations...` 下新建 Remote Debugging 类型条目，并关联对应的远程工作区位置[^3]。 #### 测试连接有效性 完成上述步骤之后尝试简单测试下能否正常调用远程 GPU 加速功能来进行模型训练操作。如果一切顺利，则说明已经成功建立了从开发环境到云端计算节点之间的桥梁[^4]。
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