【深度学习】【AutoDL】【SSH】通过VSCode和SSH使用AutoDL服务器训练模型
身边没有显卡资源或不足以训练模型时，可以租赁服务器的显卡。1、注册AutoDL并配置环境
首先打开AutoDL官网，注册账号并租赁自己期望的显卡资源
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点击“租赁”之后，我们要继续选择基础环境。此处，我们让其自动配置好基础的pytorch，也可以选择Miniconda，后续自己用conda配置。因为我自己的模型必要用到pytorch，我就让它自动配置一下。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/96c8bcfc00294dc384067e520e5e5267.png
然后开机
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c2dca7bb9c1e417b9af01d625ec557ad.png
2、 下载FileZilla并传输项目
写在前面，有可能你的项目会比较大，上传比较耗时，但服务器不停在开着，会比较费钱，可以先去把服务器关了，点“更多”，再点“无限卡模式开机”。这时你的服务器就不带GPU，平台只收你1毛钱一小时。（不外，假如你背面忘了关机并带GPU开机，显然你的项目是跑不起来的）
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/26a01d905f4e4098ad80822f735f7ccb.png
FileZilla用于本地和服务器传输文件。下载FileZilla。
首先打开官网：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1722c86288464bdbbb2f7320aecc1227.png
然后选择对应使用系统版本，下载
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/91497268c77c4066bec21a4d85f7691f.png
点这个，下载
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/229ea456d9d64309ad07cc368d96d6cd.png
然后就是正常的安装过程。。。省略了
接着打开安装好的FileZilla，点左上角这个书架（不听系统版本长得不完全一样，但差不多）
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ffecece6167545c4943e30da01ac6518.png
然后点击new site，填写这些信息。这些信息从哪来？看下一步
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/910b7e78ba2e40ffbc4fd4e2354f2791.png
打开你的Auto DL，看你控制台，容器实例，你刚开机的呆板这里有登录指令和密码。复制登录指令长如许：ssh -p 33768 root@region-41.seetacloud.com。我们把它拆解一下
[*]host，也就是IP地址：region-41.seetacloud.com
[*]用户名：root
[*]端口：33768
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b0e48b2bc90b40df8b2d213447183169.png
接着，毗连FileZilla即可。然后可以传输你本地的项目文件到服务器上。
可以解释一下这个服务器上的文件结构：
[*]默认的base解释器：/root/miniconda3/bin/python.exe
[*]conda环境列表：/root/miniconda3/envs
[*]一样寻常，我们用来存放项目的位置：/root/autodl-tmp
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1d2ed3ffc54a48ba9add4e470e3078fd.png
然后拖拽你的项目到右边就行了。
3、使用Jupyter访问服务器
在这之前，你必要在你的本地电脑上安装好anaconda。然后安装Jupyter notebook。
conda install jupyter notebook
安装好后，再打开你的AutoDL控制台，点这个Jupyter Lab。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/142cc43ae8f34e57af440d41ad8e6a01.png
应该是如许的画面：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/94e9bd9eb4bc400695c4dcfb30de23e5.png
然后点终端，就可以正常使用conda，安装我们自己的环境之类的了。实在jupyter也可以上传本地文件。。。。。：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4cf761bc35cc466b8f0f8ac531bdfe1e.png
4、在VSCode里安装SSH插件并毗连服务器
首先去插件市场里下载remote SSH插件
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6aa20c4bce404518a67a7f99499209ed.png
接着，打开这个插件，点击加号，在上面的空行中输入AutoDL的访问命令，就是那一串我们之前说过的命令，直接复制上去，然后回车
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ae1d3827f3da43d48541b713a7a393eb.png
接着，它会让我们选择一个文件来保存我们的毗连配置信息，不要多想，这只是便于它以后自动毗连。点第一个就行
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/60216e83cd644f199b8ed17cd93ff666.png
右下角会提示地址添加成功，点击毗连即可，
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/162c278f3cde4ba3aeda733f08d51cc0.png
点完之后，上面的空行会让我们输入一下密码。
接着，打开我们刚才上传的项目文件。好像还要输入一次密码，假如有弹窗问你是否信任次项目，请点“Trust project”
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/cf97dcb37a2a4e739bdbb49d3c493333.png
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这就是我们的项目了：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1ece092fc45243f3b16840a0134ada8c.png
5、运行我们的深度学习项目
或许你会发现，你的vscode上并没有运行按钮，这是因为，你VSCODE没能辨认服务器上这个文件是python项目（虽然你本地应该安装了python插件）。装一下即可（图标都带了一个SSH毗连的表示）。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8214745b6fbb4075a668a2b3b9cd0d24.png
然后选择你的解释器，运行即可。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8551b9feed304c3fadd0ae1f7d88a391.png
对了，不同的项目，大概环境不同，根据项目必要，用conda安装剩下所需的环境即可。（用上面所说的Jupyter中的命令行来装）而且假如你是“无显卡模式开机”的，重新带着GPU开机，不然咋跑啊！
终极项目也是正常跑起来了：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/065fa54343724ee5886a54800dc246a7.png
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