AutoDL使用教程 1.创建实例 2.使用MobaXterm连接远程服务器 3.配置环境 4.在本地浏览器实时查看tensorboard曲线

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文章目录

• 一、创建实例
• 二、使用MobaXterm连接远程服务器
• 三、配置环境
• 四、在本地浏览器实时查看tensorboard曲线

一、创建实例

1.进入AutoDL官网 2.点开算力市场 3.然后就来到了租用服务器的界面，大家可以根据自己的需求自行选择，如果对显存的要求比较低，可以租小的，价格也会便宜很多！！!点击“1卡可租” 3.可以先在基础镜像中看一下是否有自己需要的配置，基础镜像环境名叫base，这里的python版本就是为它选择的，后续可以在里面下载包，你也可以新建其他的虚拟环境 4.充完钱之后（够1小时的就行），点击立即创建 5.这是创建完成之后界面 5.然后，立即关机！！因为后续的操作比如 连接MobaXterm，配置环境，上传数据等等都是需要时间的，此时并不需要GPU。点击更多，再点击无卡模式开机即可 6.注意！开机之后你租的服务器上的数据只会保存15天，但是关注了公众号之后，他会提醒你实例将要释放，如果还需要原来的环境和数据，可以登陆一下然后无卡开机1秒再关掉！！复制登录指令和密码，就可以连MobaXterm使用了

二、使用MobaXterm连接远程服务器

虽然AutoDL是提供了交互平台和操作界面的，但是上传文件需要通过阿里云盘，不是很方便，所以我用的MobaXterm，连接和传文件嘎嘎好用！！ 1.首先，从官网下载MobaXterm 2.下载完成之后，打开MobaXterm，点击左上角的Session 3.点击SSH，然后填写上面复制的登录指令和密码，我的是这样的： ssh -p 25208 root@connect.westc.gpuhub.com 这里的ssh代表传输协议，-p代表端口号，25208就是要输入的端口号，root是用户名，也是管理员用户，connect.westc.gpuhub.com就是远程主机的地址。注意！！把第二个勾选一下，然后填root，这样下次连接就不用输用户名和密码了。点击ok 4.复制密码，右键粘贴，即可登录成功。左边这里会多出一个地址，并且你会看到保存的用户名（root），下次再开机登录（只有开机的时候才能连接上）直接双击地址就行了

5.首次登录初始化 用户首次登录后，便可以使用conda命令了。首次登录需要此案激活base环境，运行以下命令，初始化 conda，以使用共享 conda 环境

conda init bash

6.然后退出，重新进入，就可以看到终端的提示符前面带了一个(base)的字样。数据可以放在autodl-tmp里，这是数据盘，（之后保存镜像的时候记得勾选数据盘） 7.然后可以把你的代码和数据上传上来，直接把文件拖进空白区域，或者点击上传文件的按钮，非常方便

三、配置环境

如果你想拥有不同版本的python，或者其他的，就要新建虚拟环境了

1.创建新环境（比如这里的环境名称叫 py39），同时指定你需要的python版本

conda create –n py39 python=3.9

2.进入新环境

conda activate py39

3.安装torch（注意一定要和自己创建实例的环境相对应），例如我这里的

pip3 install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 —index–url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4.然后你可以在虚拟环境中安装自己需要的包，你也可以把原来的代码环境导出来，用如下语句：

pip freeze > requirements.txt

5.把这个requirements.txt上传到服务器上，cd到对应的目录里，然后运行以下语句就可以把原本的项目环境重新安装到现在的虚拟环境里，一步到位

pip install –r requirements.txt

如果不使用，记得及时关机！！不然会一直烧钱的。。。

四、在本地浏览器实时查看tensorboard曲线

1.切换log目录 首先结束默认启动的tensorboard进程，执行命令：

ps –ef | grep tensorboard | awk '{print $2}' | xargs kill –9

2.然后运行以下语句，/home/Hanjing/Toothseg/my_net/model/log/换成自己的log绝对路径，这里的端口号6008也是可以更换的

tensorboard —port 6008 —logdir /home/Hanjing/Toothseg/my_net/model/log/ —bind_all

3.像这样就是运行成功了 4.在本地浏览器输入给出的网址（红框里的），就可以打开tensorboard界面了

http://ubuntu-4090:6008/

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