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如何自己租GPU服务器(阿里云)跑pytorch代码

时间:2023-07-20

遇到这个问题,应该就是自己电脑上要跑个深度学习的代码,需要个大点的GPU(16Gor32G),甚至不止一个,最近做毕业设计,16G显卡没够用,想着在家整个服务器试试。

1,租个服务器,初学者和非初学者都可以用阿里云,因为细节好、便宜、稳定、高级。

购买阿里云服务https://www.aliyun.com/product/ecs?spm=5176.26063952.J_8058803260.32.7a7847f2XIbRbt我们直接进入购买页面,你可以自己慢慢了解,但对于穷人家孩子,抢占式实例要比按量付费便宜(遑论包年包月)。我的选择大概如下:

相关的具体内容设置,可以自己看后面的圈?(如下),镜像的设置我使用了CentOS,感觉算是比较好用,不会有奇怪的错误。

 二、登陆。刚刚的一系列操作应该已经让我们完成购买了GPU服务器,GPU的数量和大小是你自己选的,一般一个GPU也够用。然后就该登陆了,我没有截图,不过解释起来也不会太复杂。我们在网页就可以通过点击登陆实例来进入终端,不过如果需要传输文件的话,还是需要下载些软件的,我用的是Mac,有一款免费的软件很好用Royal TSX,mac专用的SFTP传输和终端连接等工具,windows就有很多了,网上一查便知(mobaxterm、Xmanager算是好用的)。可以用这些软件连接服务器,传输文件。记得在购买服务器的时候,你设置了登陆密码,用户名可能是root之类的(也可以选择密钥,但我习惯了用密码登陆),IP地址就是公网地址,有了这些你就能连接上服务器了。如果这里有些内容不清楚,可百度。我的建议是,SFTP用Royal TSX,在终端里的操作以网页的形式打开就好,操作起来也是很方便的。

三、配置pytorch环境

这个步骤我觉得下面几个链接是值得推荐的。

linux 服务器使用 conda 安装 pytorch_无九不知名的博客-CSDN博客_linux服务器安装pytorch使用 conda 安装 pytorch1、安装 conda1.1、下载 anaconda1.1.1、本地下载1.1.2、服务器内命令行下载1.2、anaconda 安装1.3 anaconda 切换镜像源1.4、检查是否安装成功2、PyTorch 安装参考链接1、安装 conda1.1、下载 anaconda1.1.1、本地下载官网下载 anaconda linux版本。1.1.2、服务器内命令行下载wget https://repo.anaconda.com/archttps://blog.csdn.net/weixin_43735353/article/details/107286466

Anaconda真是一个好东西啊~Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包;Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个Anaconda这么好,我们用它来搭建一个基于Pytorch框架的深度学习环境~文章目录一、Anaconda...https://blog.csdn.net/baidu_26646129/article/details/88380598?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164320412416781683976039%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=164320412416781683976039&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-9-88380598.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%89%E8%A3%85gpu%E7%89%88%E7%9A%84pytorch&spm=1018.2226.3001.4187

Previous PyTorch Versions | PyTorchhttps://pytorch.org/get-started/previous-versions/

简单的总结一下我的步骤:

1,登陆终端,在Royal里设置好,SFTP连接,准备传输文件。

2,在Anaconda官网上下载.sh文件,并上传到服务器目录里。

3,上传完成后,终端里命令行运行

bash XXX.sh #其中xxx是你下载的安装包名字

4,安装后,重启终端。

5,新建一个python虚拟环境。

conda create -n torch python=3.7

6,激活环境后,按照上述链接中的添加新镜像源,两个链接中镜像源不大一样,要把提到的都加入进去,才会没问题。之后按照其步骤操作即可。很easy

7,检查环境,conda list看看是不是想要的版本,以及pytorch是不是GPU版本的。finished!

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