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