连接远程服务器运行深度学习模型

最新推荐文章于 2024-08-15 22:44:43 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能
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本文详细介绍了如何使用社区版PyCharm和AutoDL平台，通过租用服务器、SSH连接、FileZilla上传文件以及JupyterLab运行代码，实现无需专业版PyCharm的远程代码执行和数据管理，节省成本并简化开发流程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在网上看到的很多教程都是直接在pycharm中改解释器远程连接，但这一类方法需要专业版的pycharm才能实现，现在就介绍一个不需要专业版pycharm，只需要有代码文件即可的方法。（社区版的uu们也不用着急了）
（1）首先你需要一个可以租用服务器的平台，我用的是AutoDL：AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL
注册账号，充值一定的金额即可，如果是学生的话可以进行学生认证，价格会便宜一点。界面如下，选择合适的型号租用即可。

租用后在镜像那里可以先选择基础镜像，然后选择深度学习框架、python版本、cuda版本。这里的我的镜像可以在曾用实例关机后保存镜像，然后就可以在另一个实例上使用，不需要重新传文件和配环境了（暂时先不用管我的镜像）


点击创建之后就可以看到你租用的容器实例了。选择租用后SSH登陆处

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在服务器上运行深度学习模型
VnReact的博客
09-24 624
5.编写深度学习模型：使用您选择的深度学习框架编写您的模型代码。这包括定义模型的架构、选择合适的损失函数和优化算法，并进行模型的训练和评估。1.选择合适的服务器：首先，您需要选择一台适合运行深度学习模型的服务器。服务器的硬件配置应具备足够的计算能力和存储容量。6.运行深度学习模型：在服务器上运行您的深度学习模型之前，确保您的代码和数据集都位于正确的位置。确保数据集的路径在您的代码中是正确的，并且服务器具有足够的存储空间来存储数据集。请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求设计更复杂的模型。
基于pycharm如何连接远程服务器运行深度学习项目
clpzn_的博客
03-13 481
所以推荐选择在conda下先创建虚拟环境，然后选择system interpreter，选择虚拟环境/bin/python3作为解释器。感觉本质上就是用conda来管理了，但是需要先手动创建虚拟环境，但是一般网上项目都有环境配置文件，可以利用配置文件来下载。②conda 跨平台性：Conda 创建的环境包含了整个环境的快照，而不仅仅是 Python 环境。但是实际的时候选择conda配置的时候，选择某个虚拟环境/bin/python3的时候提示有问题，也没查阅到资料，不是很懂。
如何用远程服务器的GPU跑yolo深度学习项目(新手也能学会）
aloha
04-19 2993
6.下载完成后，执行python detect.py，如果出现报错可能是可你在本地pycharm中运行出现的错误一样（步骤3），同样解决掉就行，如果出现其他错误百度一下即可，以下表示检测成功。3.同理，通过Xftp将压缩后的yolo项目传到服务器，解压，执行python train.py就可以开始训练了。切换到自己在xshell中建立的虚拟环境，进入到yolov5的根目录，执行pip install -r requirements.txt(安装所需的依赖包)，如下图。
如何使用远程linux服务器运行深度学习项目
xiaxiahhu111的博客
03-08 2584
如何使用远程服务器跑深度学习项目 一、软件安装 Xshell:用于登录远程服务器终端 Xftp：用于上传或下载远程服务器文件，可视化目录界面 （可选） Microsoft VS Code：轻量级代码编辑器，可通过配置连接远程，直接在编辑器上修改远程代码文件 关于如何配置VS Code实现远程连接，可参考： vs code 远程连接服务器（超详细，图文说明） （可选）远程桌面连接：（Windows自带） 使用Windows登录远程，可参考： windows系统如何远程桌面连接 二、上传项目文件 使用Xft
【工具】手把手教你使用远程服务器跑你的深度学习代码（从安装到使用！）
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weixin_44384766的博客
10-09 1万+
本教程适用于想要借助实验室集群服务器跑自己的深度学习代码的小伙伴~因为我就是从未接触过远程服务器，因此在这个地方遇到了很多磕磕绊绊~终于弄好了以后，决定记录下来！
远程配置深度学习服务器详细教程，配置Conda+PyTorch环境
Bluebro的博客
11-24 4869
进入实验室以后，大家就会用实验室的服务器跑一些深度学习模型。如何连接服务器，以及连接服务器后如何配置conda和PyTorch深度学习框架，在此进行详细的介绍。 首先，在连接服务器之前，需要向服务器的管理员申请个人账号。 接下来我详细介绍连接服务器后如何配conda+pytorch环境 目录 1.安装Anacond 2.配置清华镜像源 3.创建虚拟环境 4.安装PyTorch深度学习框架
vscode远程连接深度学习服务器教程
pprp的博客
11-07 1万+
前言：在知乎还有csdn都尝试过配置远程连接服务器，配置过pycharm和vscode, pycharm配置最后还是有一点问题，没有办法同步到服务器，不知道具体哪里有问题，另外感觉pycharm很占内存，而且indexing的过程有点烦，所以摸索着转战vscode, vscode没有让人失望，有sftp和remote development两个插件可供选择，根据自己的需求进行选择，也可以同时配置...
pycharm远程服务器训练深度学习网络——以yolov5为例
m0_67097550的博客
07-01 469
7° pycharm中File——>Settings——>Projects: train.py——>Project interrupter——>设置——>Add——>SSH Interrupter——>Existing server configuration——>选择服务器地址——>Next（Apply——>OK）6°pycharm中File——>Settings——>Tools——>SSH Configurations——>添加SSH信息——>Test_Connection。
如何利用Ubuntu服务器运行深度学习项目？
cash_cp的博客
05-20 1014
如何利用Ubuntu服务器中运行深度学习项目？先配置好服务器端的软件环境（工程源码，miniconda，cuda，显卡驱动等），然后用自己电脑的pycharm远程连接服务器运行代码。一句话总结：借用服务器资源运行代码，本地pycharm只是方便看代码。
【深度学习进阶之路】----Pycharm连接远程服务器进行代码调试与开发
fefkem的博客
08-08 1333
实际工作中，我们常常会远程调用Linux服务器进行算法设计或程序开发等工作，本地Windows系统下的Pycharm可以作为其图像化界面，进行相关调试工作。
Pycharm链接远程服务器GPU跑深度学习模型
weixin_43752269的博客
05-07 2816
注：使用远程服务器运行代码时，服务器上一定要有项目代码、数据，只在自己电脑本地有是不行的。点击加号，在右侧填写远程服务器的HOST IP地址，User name ，password，填写完毕后点击Test connection，弹出连接成功即可，表明连接到远程服务器了。使用服务器前，确保服务器是开着的，如果需要往服务器上下载东西，比如安装Python包等，需要确保服务器已经联网，否则安装环境包时会出错，无法访问地址。点击＋，选择SFTP，输入服务器名称(随意)，点击OK，就创建好了。
恒源云 & PyCharm！！！深度学习在恒源云上租服务器并进行远程连接超级详细教程！！！（个人学习记录）
weixin_45152283的博客
04-04 6111
本人因为实验需要，经常在网上租服务。之前用过Autodl平台，也出了相关教程。因为Autodl上面的卡空闲的比较少，而且都比较贵，最近发现了恒源云这个新平台。感觉上面服务器的普遍比Autodl上的便宜（没有严格对比），但是恒源云也存在一个问题，就是租一个服务器上面只有一个显卡，一遍关机后再打开，显卡都不是空闲的，这个时候需要重新租一个服务器，将之前的信息迁移过去。因为本人的实验环境配置都比较简单，所以本人基本上都是重新配置一下就好了。环境配置不复杂的朋友可以考虑一下这个平台。本人学生党，总之性价比为王。
SSH远程直连--------------Docker容器
m0_69984273的博客
08-20 4313
第一:把ssh 服务默认的22端口设置为与容器服务的端口一致,如我们是tomcat容器,就设置为8080,因为我们运行容器的时候挂载的是内部的8080端口映射到宿主机的8088端口,所以需要和容器内部端口保持一致,我们下载的是tomcat镜像,tomcat端口容器内部默认是8080,我们把tomcat容器内部端口映射到宿主机的8088端口上,运行镜像容器,输入ssh 连接命令,使用我们上面的公网地址和端口,我们可以看到,连接成功,固定ssh远程直接连接docker容器就设置好了。
科研第三步：pycharm远程连接服务器并链接服务器跑神经网络模型
fs1341825137的博客
05-11 4161
科研第三步：pycharm远程连接服务器并链接服务器跑神经网络模型 文章目录科研第三步：pycharm远程连接服务器并链接服务器跑神经网络模型前言一、pycharm连接服务器二、设置Python Interpreter（使用服务器虚拟环境）debug总结 前言 本篇文章主要介绍如何使用pycharm professional（仅限专业版）可以连接服务器，这一强大的IDE来实现远程在服务器上修改代码，跑代码，以及搭载服务器上面的虚拟环境来跑神经网络模型，最后讲出了如何使用pycharm来debug我们的代码，
使用Python实现深度学习模型：跨平台模型移植与部署
Echo_Wish
07-10 628
随着深度学习技术的快速发展，模型的跨平台移植与部署变得越来越重要。无论是将模型从开发环境移植到生产环境，还是在不同的硬件平台上运行，跨平台部署都能显著提高模型的实用性和可扩展性。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的跨平台移植与部署，并提供详细的代码示例。通过以上步骤，我们实现了一个简单的深度学习模型的跨平台移植与部署。无论是在移动设备上运行，还是在不同的服务器环境中部署，跨平台技术都能显著提高模型的实用性和可扩展性。为了在不同的服务器环境中运行模型，我们可以使用Docker进行容器化部署。
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autodl平台，是一个功能强大的本地大语言模型LLM运行专家,为用户提供了简单高效的方式来运行大型语言模型.通过优化设置和配置细节。----------------------待续--------------------------------
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想到了租服务器跑代码，自己也是新手，通过艰难的摸爬滚打终于成功在远程服务器运行上了自己的代码，在这里分享一些自己租服务器的经验。我是用的pycharm专业版，如果你用的是社区版是不支持通过SSH协议连接远程服务器的，那么你需要首先激活一个pycharm专业版，具体怎么激活可以上万能的淘宝。完成上述步骤你就可以在远程服务器上运行自己的代码了，但是如果你的代码中包含较大的数据，不建议放在和代码同一个文件夹下，建议通过Xshell传输数据文件。复制SSH指令后，你可以粘贴到记事本，方便查看。
python模型训练框架_机器学习模型python在线服务部署的两种实例
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远程连接服务器深度学习
最新发布
12-27
#### 训练深度学习模型 当一切准备工作都完成后就可以开始着手处理实际的任务了。一般情况下我们会先定义好网络架构再加载数据集做预处理工作，紧接着便是调参优化直至达到满意的性能指标为止。 ---
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