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AutoDL

2024-02-02 16:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

AutoDL是一个国内的GPU租用平台,最近使用了一下,体验感还是很nice的,所以写了篇博客来介绍一下该平台的具体使用方式,也可以当做一个教程来学习^_^

网址:AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL

一、进入平台页面

可以看到下面罗列出了各种GPU的租用价格,还算是比较亲民的。 在这里插入图片描述

二、创建实例

1.注册登录后进入控制台(页面右上角),点击“我的实例”,选择“租用新实例”: 在这里插入图片描述 2.注册登录后进入控制台(页面右上角),点击“我的实例”,选择“租用新实例”: 在这里插入图片描述 在页面最下方可以选择镜像,比如我用的是PyTorch 1.10 + Python 3.8 + Cuda 11.3: 在这里插入图片描述 点击创建之后我们就能在控制台的“我的实例”中看到已创建的实例: 在这里插入图片描述

三、使用JupyterLab+Vscode配置服务器远程连接

1.先用vscode安装remote-ssh扩展: 在这里插入图片描述 2.热键ctrl+shift+p呼出命令面板选择Remote-SSH Connect to Host: 在这里插入图片描述 3.选择Add New SSH Host然后输入登录信息和密码(命令最后若有空格需要删除): 在这里插入图片描述 登录信息和密码可以通过下方的“登录指令”查看: 在这里插入图片描述 具体操作参考帮助文档VSCode远程开发¶

四、开始训练

1.在JupyterLab中找到tmp文件夹进入后可以点击按钮上传.py文件和数据集等等,该操作结果会同步反映到vscode中,可以在本地十分方便地直接查看。 在这里插入图片描述 本地查看操作结果: 在这里插入图片描述 2.查看基本信息,包括资源管理器及终端输出: 在这里插入图片描述 3.本地点击运行即可开始训练。

四、运算时长对比

1.本地GTX 1650: 在这里插入图片描述 2.RTX 3090: 在这里插入图片描述

可以清楚地发现运算速度提升了三倍左右。

如果对于使用还有什么疑问可以直接评论留言~我会尽可能去解答。



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