恒源云云GPU服务器训练模型指南

最新推荐文章于 2025-08-02 10:49:04 发布
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#服务器 #运维

1数据上传

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为了更方便的上传数据与下载数据，本例程采用xftp来完成数据的传输与下载。

XFTP下载链接，选择学生免费试用即可

2服务器的选择以及开启：

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控制台->我的实例->点击创建实例
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一般选择按量付费
接下来根据自己代码的torch版本选择对应的环境
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点击创建实例。
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打开xftp
文件->新建
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配置云服务器训练神经网络模型
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本科计算机专业在读，大四写毕业设计需要使用云服务器训练yolo模型（自己的电脑mac无法使用gpu训练，而使用cpu太慢）所以选择通过云服务器的方式进行模型的训练，下面是从选择服务器到后期训练完成的全部过程的记录。（完全0基础） 1. 选择服务器 个人使用经历，仅供参考 网络上服务器的种类有很多，同时供应服务器的厂商也很多，如阿里云，腾讯云，华为云等，但是综合价格以及作为一个小白的角度考虑（以上几家的服务器实在是选不明白，什么ESC弹性，xxxxxxxx...
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2.根据自己的需求选择自己用来训练的云服务器（一分钱一分货，便宜的一般训练速度也慢，推荐使用2.00元及以上的进行训练）但是一般都搜不到，可以根据自己的代码所需环境进行选择，可以看代码需要的pytorch版本，cuda版本等。4.点击工作圈子，就可以看到自己租用的服务器了，注意：训练完成后记得停止服务器，不然会一直扣费。3.选择好自己的云服务器后，之后选择运行环境，这里以训练YOLOv5为例子，可以直接搜索环境。2.点击头像，进入自己主页，上传自己需要运行的代码压缩包。1.点击产品服务，再点击GPU。
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在服务器上训练，使用云端的算力，真是给人一种新奇感，仿佛过去的人第一次在家里用上自来水，用上天然气，用上电力。这也让我比较直观的意识到什么叫做“基础设施”级别的云计算了。真是有趣，当然，主要是省钱，毕竟，几万的卡卡，还只是用来训练，怎么想都有些亏。
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云服务器yolov11训练入门
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说一点这个yaml中有个nc参数，是80，这个可以改也可以不改，因为后面会按数据集yaml也就是3.2那个yaml来进行覆盖，为了统一还是改下，这里不改第一次打印网络结构的时候打印是80。也复制到对应训练文件夹下/root/autodl-tmp/yolov11/train/tt100k2021_new/origin。配置path根目录，train训练图像文件夹，val验证图像文件夹，test测试图像文件夹，names类别。我放置在在这个目录了：/root/autodl-tmp/datasets/cfg。
使用云服务器训练自己的模型教程，可白嫖的深度学习服务器推荐
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对于没有GPU训练机的人来讲，使用云服务器训练自己的模型应该最最优选择，只是在训练的时候开个按时计费的服务器，训练完成后保存环境镜像之后，可以完全停掉服务器，期间不产生任何费用，下次再训练时，启动环境就可以，很容易保护好自己的训练环境不受污染。详细记录如何配置与使用远程GPU服务训练深度神经网络模型，保姆级步骤。
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恒源云使用手册记录：从服务器下载数据到本地
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使用恒源云服务器进行Yolov5目标检测模型训练
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6. 将oss://的文件移动到/hy-tmp/中。oss cp oss:// /hy-tmp/ （最好在终端里面操作，用的是恒源云的网络，速度很快）4. 上传zip文件：cp D:\\yolo.zip oss:// （D:\\yolo前面换成自己的压缩文件路径）5. 上传完成之后租借服务器，进入服务器，打开终端，输入 oss login， 输入用户名， 输入密码。3. 下载完oss之后，直接打开，输入 login ，输入账号，输入密码。7. 进入/hy-tmp/，运行代码即可。
恒源云云服务器环境配置
03-10
### 配置恒源云云服务器环境 #### 选择合适的操作系统 在创建恒源云实例时，可以选择适合的操作系统。对于机器学习任务，通常推荐使用Ubuntu LTS版本，因为其稳定性和广泛的社区支持[^1]。 #### 安装必要的依赖库 为了确保YOLOv5能够在环境中顺利运行，安装一些基础的软件包是非常重要的。这可以通过更新现有的包列表并安装Python以及pip来完成： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install python3-pip -y ``` 接着，还需要设置好CUDA和cuDNN环境以便充分利用GPU加速计算能力。具体步骤可以根据NVIDIA官方文档操作或者直接通过Anaconda管理这些依赖关系[^2]。 #### 创建虚拟环境 建议为项目建立独立的Python虚拟环境以隔离不同项目的依赖项冲突问题。可以采用`venv`模块或是更高级别的工具如Conda来进行这项工作: ```bash python3 -m venv yolov5-env source yolov5-env/bin/activate ``` 一旦激活了新的虚拟环境，则可以在其中安全地安装所需的Python包而不会影响系统的其他部分[^4]。 #### YOLOv5特定配置 针对YOLOv5框架本身而言，在克隆仓库之后按照README.md中的指示执行相应的命令即可完成最终的准备工作。特别是要注意检查是否有任何额外的数据集处理脚本需要被执行，比如转换标签格式等。 #### 远程开发准备 如果打算使用IDE进行远程编码的话，除了上述提到的技术栈外，还需特别注意所使用的集成开发环境(IDE)是否具备良好的SSH/SFTP插件支持功能。值得注意的是，并不是所有的IDE都提供这样的特性；例如，只有PyCharm专业版才允许用户轻松实现这一点[^3]。
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