【服务器】上传文件到服务器并练习深度学习模型&下载服务器文件到当地教程
前言：本文教程为，上传文件到服务器并练习深度学习模型，与下载服务器文件到当地。演示指令输入，完整的上传文件到服务器，并练习模型过程；并演示完整的下载服务器文件到当地的过程。目录
1.上传文件到服务器并练习模型
2.下载服务器文件到当地
1.上传文件到服务器并练习模型
需要的指令如下，命令行终端Terminal依次输入：
unzip Archie_yolo11.zip
conda create -n Archie_yolo11 python=3.8.18
conda init
conda activate Archie_yolo11
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
pip install -e .
python main.py
接下来演示指令输入，完整的上传文件到服务器，并练习模型过程（指令可按需，更换本身需要的版本，比方Python、pytorch版本等）
首先，登录服务器，我用的是蓝耘元生代智算云平台
链接如下：
https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51ehttps://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release2.3.8/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=P1C7https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e
进入后，选择容器云
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/99f161437c234732a9a54680cc22c543.png
选择租用新实例
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2e58a013e5194f678f9b24b9c21c7c6c.png
租一个服务器，如下为我租用的服务器详情，可按需自行选择https://i-blog.csdnimg.cn/direct/00e95e718163400fa9e6b4a282f26c1e.png
镜像：lanyun/pytorch-2.0.1-py3.8-cuda11.8-u20.04:v1.5
GPU：RTX 3090 * 1卡
CPU：Intel(R) Xeon(R) Gold 6152 CPU * 10核
内存：30GB
硬盘：体系盘: 30GB，数据盘: 50GB
然后点击如下JupyterLab进入
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a8a16ae4d69542f38c2a397ae963e720.png
进入后，界面如下 ，点击进入lanyun-tmp文件夹
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4d6bd50a700a473e86e3a8769ff251e3.png
将当地工程文件压缩包（我上传的是yolo11工程，文件名为Archie_yolo11），压缩包拖进该文件夹下，底部是上传压缩包文件进度，等待上传完成。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/46ff2c8b97ff4f5fa70067a927f4174c.png
上传文件完成后，在该文件夹下，点击Terminal进入命令行终端界面https://i-blog.csdnimg.cn/direct/33bbbacdddfd4e8da2a2a4e2c71f5d85.png
输入如下指令，举行解压缩，等待解压缩完成（Archie_yolo11是压缩包文件夹名字）
unzip Archie_yolo11.zip
[*]这是一个解压命令，用于解压名为Archie_yolo11.zip的压缩文件。在实行此命令前，确保当前目录下存在该压缩文件，并且你有读取该文件的权限。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a05833c886194695add3accf69899f8a.png
解压完成后，输入如下指令
conda create -n Archie_yolo11 python=3.8.18
[*]conda是一个流行的开源包管理体系和情况管理体系。
[*]create体现创建一个新的情况。
[*]-n Archie_yolo11指定新情况的名称为Archie_yolo11。
[*]python=3.8.18指定在新情况中安装的 Python 版本为 3.8.18。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0986245343e04727b792cc376c3a8200.png
遇到这个情况就输入y
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/063a5ea1b6574a38990eaaa55935da2c.png
进入解压后的文件夹打开Terminal进入命令行终端界面，输入如下指令
conda init
[*]这个命令用于初始化conda，使conda能够在当前的终端情况中正常工作。它会修改终端的配置文件（如.bashrc、.zshrc等，取决于你使用的终端），以便在每次启动终端时能够正确加载conda。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9cdd33fae2be48afa3ce49fe8e7952bc.png
接着输入如下指令
conda activate Archie_yolo11
[*]用于激活名为Archie_yolo11的conda情况。激活后，后续安装的包和实行的命令都会在这个情况中举行，避免不同项目之间的包依赖辩论。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/518be90c38ba4ea4980578b6d3247e5d.png
接着输入如下指令
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
[*]这是在当前激活的conda情况（Archie_yolo11）中安装 PyTorch 及其相干库。
[*]pytorch==2.0.1指定安装的 PyTorch 版本为 2.0.1。
[*]torchvision==0.15.2指定安装的torchvision版本为 0.15.2，torchvision提供了计算机视觉相干的工具和数据集。
[*]torchaudio==2.0.2指定安装的torchaudio版本为 2.0.2，用于音频处置惩罚。
[*]pytorch-cuda=11.7指定安装支持 CUDA 11.7 的 PyTorch 版本。
[*]-c pytorch -c nvidia指定从pytorch和nvidia这两个conda通道下载和安装这些包。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b1f6bcd668b14b00b80d09fde76cb2d6.png
接着输入如下指令
pip install -e .
[*]pip是 Python 的包管理工具。
[*]-e体现 “可编辑模式”（editable mode），“.” 体现当前目录。这个命令会在当前激活的conda情况中以可编辑模式安装当前目录下的 Python 项目。这意味着你对项目源代码所做的任何更改都会立刻生效，而不需要重新安装包。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/42ba5a0f46f0405ea949fbed6ce37d05.png
修改比方dataset.yaml文件里的数据集路径为服务器下的路径，如有其他路径修改也一样
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list:
path: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets# dataset root dir
train: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets/images/train # train images (relative to 'path')6471 images
val: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets/images/val # val images (relative to 'path')548 images
test: /root/lanyun-tmp/Archie_yolo11/datasets/images/test # test images (optional)1610 images https://i-blog.csdnimg.cn/direct/32d3cce3d9e04f10a53cee5ea4513cd4.png
然后输入如下指令，运行main.py文件
python main.py
[*]这是在当前情况中实行名为main.py的 Python 脚本。在实行此命令前，确保main.py文件存在于当前目录，并且该脚本的依赖项都已正确安装。
即可开始练习模型
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/18ca0f0b86824752bb58713c492614af.png
以上，完成上传文件到服务器并练习深度学习模型
2.下载服务器文件到当地
接下来演示完整的下载服务器文件到当地的过程。
需要下载两个软件：Xshell、Xftp（网上下载教程许多，自行下载）
如下为我使用的版本信息
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/761164adf3eb45b88a8b77cf1b4f2a01.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2f1a090dcb4342b9abf2327afef54958.png
安装完成以上两个软件后，打开Xshell软件，点击如下新建会话，或点击文件新建会话
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7d664740269143968c20c175dee46031.png
进入如下界面
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0464af00128d4d7cba2150be9f5b1fe8.png
复礼服务器的如下登录指令，SSH和密码
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f3156254cc0c455ba025c6199c09de4e.png
比方我的SSH如下
ssh -p 22xxx root@link.lanyun.net 用户名为root
协议为SSH
主机为link.lanyun.net
端口号为22xxx
如下名称为：新建会话（3），可自界说名称
然后点击连接即可
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6842893ab97b4eaa8f4a4d72e07b28e8.png 然后弹出如下界面，可选择为接受并保存，或一次性接受
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3d688c6b35b643b4b5e216c58ab4517d.png
然后输入用户名为root
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5ca788a07d7a438fb80689ed9dbbec3b.png
然后会弹出输入密码，输入在服务器复制的密码输入即可
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/14420fc194ea4c679e04cd9909d92999.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8e30e6ea06254532af605f0aba77ea14.png
如下所示，成功连接上服务器
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f22628ce7dcb4d8f9219b92c68d3667d.png
然后在Xshell软件点击如下图标，会自动打开Xftp软件，弹出的Xftp软件的右侧为服务器的文件夹
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/aa1ead1ca9ba4c758675ede724af7338.png
弹出如下窗口则选择接受并保存或选择一次性接受
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/abb30b0c88524651bd9996f59a993231.png
在Xftp软件中，将右侧服务器里的文件拖动到左侧即可下载到当地（当地电脑），底部为传输进度。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/09f576c29c634ee7b1f6979c6e8bb5b2.png
以上，完成了详细先容上传文件到服务器并练习深度学习模型&下载服务器文件到当地
服务器如下链接：
https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51ehttps://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release2.3.8/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=P1C7https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e
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