![cover](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/48a3ef3f4588483b90967069e3e02747.png)
Pycharm远程连接ssh,租用AutoDl的GPU
4.点击上图的JupyterLab,建议在autodl-tmp(数据盘)中上传代码和数据集文件,因为系统盘容易爆满(这里只能上传zip的压缩包,后续通过python代码解压,但是速度比较慢,还有别的方法,但是目前我只会这一种,仅作个人记录),此时我的代码文件在服务器上的路径为:/root/autodl-tmp/****(自己的代码文件)2.按照需求,选择需要的GPU,数据盘大小,进行租用,如果运行
一.AutoDl的使用
1.网址:AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL
2.按照需求,选择需要的GPU,数据盘大小,进行租用,如果运行的代码,保存的数据较大,建议选择一个可以扩容的数据盘
3.选择需要的环境镜像,进行创建
4.点击上图的JupyterLab,建议在autodl-tmp(数据盘)中上传代码和数据集文件,因为系统盘容易爆满(这里只能上传zip的压缩包,后续通过python代码解压,但是速度比较慢,还有别的方法,但是目前我只会这一种,仅作个人记录),此时我的代码文件在服务器上的路径为:/root/autodl-tmp/****(自己的代码文件)
二、Pycharm进行ssh远程连接
1.设置——python解释器——添加新的解释器——ssh
2.将AutoDl中的登录指令和密码复制到空白的地方
如(假设的):
登录指令:ssh -p 16238 root@connect.wsgds.gpuhub.com
登录密码:hsdfa+fsjk+sdh
登录指令对应于ssh中:
主机为:connect.wsgds.gpuhub.com
端口为:16238
用户名为:root
3.成功连接后,进行解释器选择,按如下操作,然后选择创建就行
三、补充
成功连接上远程GPU后,发现有的库缺失,需要装环境,可以考虑在在线JupyterLab中的终端中,按cmd中命令进行安装,或者直接在pycharm中直接进行安装
更多推荐
所有评论(0)