AutoDL省钱绝招

1、使用无卡模式

如果在编写/调试代码、上传下载数据到实例、给他人做代码展示等不需要GPU卡场景时,可以关机后使用无卡模式开机,无卡模式开机的区别在于对于这次开机会使用0.5核;2GB内存;无GPU卡的配置,价格统一为¥0.1/小时,对于实例之前和之后的数据均无影响,今后仍然可以使用正常的模式开关机。使用方法:
在这里插入图片描述

缺点:无卡模式会释放GPU,置GPU为空闲状态,正常开机时如果GPU被其他用户租用,可能出现空闲GPU不足的情况。

2、先使用1块GPU进行代码调试和性能验证

一开始仅需要1块GPU进行代码调试和性能验证,但是调试完成后为了加速训练需要使用多卡并行,此类场景则可以使用升降配置的功能配置合适的GPU数量达到省钱的目的。使用方法参考https://www.autodl.com/docs/update_config/

3、shutdown命令在程序结束时关闭实例

不确定自己的代码需要执行多久结束,希望执行完成后立马关机。这类场景可以通过shutdown (最好使用命令完整路径: /usr/bin/shutdown)命令来解决。

请保存好程序的日志,自动关机后标准输出中的日志将不再可见

# 假设您的程序原执行命令为
python train.py

# 那么可以在您的程序后跟上shutdown命令
python train.py; /usr/bin/shutdown      # 用;拼接意味着前边的指令不管执行成功与否,都会执行shutdown命令
python train.py && /usr/bin/shutdown    # 用&&拼接表示前边的命令执行成功后才会执行shutdown。请根据自己的需要选择

或者在您的Python代码中执行shutdown命令,例如:

import os

if __name__ == "__main__":
    # xxxxxx
    os.system("/usr/bin/shutdown")

4、免费云盘

有免费20G的文件存储,可以关闭实例的情况下上传数据集
记得找到对应地区的数据盘

03-08
### AutoDL 深度学习自动化工具与框架 #### 自动神经网络架构搜索(AutoML) AutoDL-Projects 是由 DXY 创建的一个 GitHub 仓库,其核心功能在于提供一种自动化的神经网络架构搜索(NAS),这属于自动化机器学习(AutoML)的一部分[^1]。通过 NAS 技术,AutoDL 能够自动生成并优化针对特定任务的神经网络结构,从而减少人工干预的需求。 #### 强化学习驱动的最佳结构探索 进一步探讨发现,AutoDL Design 利用了强化学习技术来实现这一目标。这意味着该平台不仅限于简单的参数调整,而是真正意义上地参与到模型的设计过程中去,帮助用户找到最适合他们需求的理想网络配置[^2]。 #### 多样化的集成能力 值得注意的是,AutoDL 平台具有出色的兼容性和灵活性,它可以轻松融入现有的机器学习流程之中,并且支持多个主流编程语言以及深度学习框架,比如 TensorFlow 和 PyTorch 等。这种特性极大地提高了开发者的生产力,允许他们在不同环境中自由转换而不必担心底层技术支持的问题[^3]。 #### 高效的 GPU 计算资源管理 对于那些面临本地计算资源不足挑战的研究者来说,AutoDL 提供了一种理想的解决方案。凭借其强大的云端 GPU 支持,使用者可以获得远超个人设备所能提供的处理速度和服务质量,进而更加专注于算法本身的研发工作而非硬件条件上的限制[^4]。 ```python import autodl # 初始化 AutoDL 客户端实例 client = autodl.Client() # 获取可用的 GPU 实例列表 gpu_instances = client.list_gpu_instances() print(gpu_instances) # 启动一个新的训练作业 job_id = client.start_training_job( dataset="my_dataset", model_architecture="auto", # 使用 AutoDL 自动生成最优架构 framework="pytorch" ) print(f"Training job started with ID {job_id}") ```
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