租服务器训练深度学习模型
一、选择租哪个保举用AutoDL(便宜、功能强大、gug少、有时时客服办理题目)
AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL
二、注册、登录
学生可以认证，享受会员价
服务器须要登录后先充值，先充个10元，接下来试试看。每次都是开机利用完关机后扣费，可以选择按量，超级划算，按小时扣费。
三、利用
1、相识学习检察资料
（租之前具体可以先看看资助文档，上面好具体，各种文章视频解说）
https://img-blog.csdnimg.cn/43ffe97377f7477a94ad586183586e34.png
2、开始租服务器
建议多租几块，只要不开机，就不会负担费用。只租一块的话，可能出现空闲GPU不敷的情况。租好之后，默认开机状态，建议关机或无卡模式开机！
注意选择的两个指标：费用和剩余可租的卡数。可以到最下面选择总结一点的，一般前面和背面的选择的人可能多。至于我说的什么意思，大家租两次用用就知道什么意思了。
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https://img-blog.csdnimg.cn/671698cd02d14a54a7e8c3a8df831fef.png
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3、创建镜像环境
也就是创建一个你要用的模型的虚拟环境，选择根本环境就行吗，内里临应的框架名称，框架版本，python版本。须要的都有，这里说明一下python3.8（ubuntu18.04），ubuntu18.04就是一个Linux系统的虚拟机，服务器不是windows系统，所以运行代码终端下令是在linux系统终端，有点代码有些不一样，不外资料很多，可以查到，不须要担心。
租用服务器很方便的一个就是他conda已经有了，而且不须要下载软件了，只须要根据选择就可以配置好所谓的之前的虚拟环境，也不须要纠结一个服务器上想安装多个环境，没有须要，直接多租几个服务器，每个选择不同的自己须要的根本镜像环境不就好了。到时间不须要直接点击释放实例，就没有了，也不须要担心安装有稳固，环境版本不兼容等题目，及其方便，爽歪歪！！！
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点击立刻创建，就创建好了，默认是GPU有卡模式开机的，马上点击关机，关机后开无卡模式开机，先熟悉一下，0.1/小时，租好后关机看GPU充足的就是你可以马上利用。
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https://img-blog.csdnimg.cn/6b0deeb4b92a47f88bb6784d5975c74a.png
4、网络模型的安装
一、上传代码项目
开机后点击JupyertLab就可以进入
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建议可以把自己须要的模型，包，库，项目等放到tmp数据盘。
这里就可以把自己电脑上弄好的项目代码数据集等压缩，然后自己拖拽到JupyertLab左边的目录区，等待上传（只能上传压缩文件，文件夹直接不可以）；
https://img-blog.csdnimg.cn/4aa045ef41bd4232bb968fc0a7ec722d.png
上传竣事，在终端下令输入下令，减压成文件夹就可以了。注意先cd文件路径,这里是减压到当前文件夹了。
如zip文件，输入：
unzip 文件名.zip
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代码自己项目减压完成后，安装包库，这里用yolov8举行实例分割，所以上面是下载好的ultralytics包和自己创建好的数据集。具体yolov8实例分割各种步骤参考博文
YOLOV8实例分割（环境配置+搭建模型+数据集制作+训练+推测全套）_yolo实例分割_彩色面团儿的博客-CSDN博客
二、安装对应的包
1、创建环境：
conda activate
https://img-blog.csdnimg.cn/9b90957eaa0a456cace7699696cab92c.png
conda init
2、关闭终端，重新打开，进入（base）环境，到自己项目路径里。
https://img-blog.csdnimg.cn/ba9ef1bcff2b46049f22b518cc1a372b.png
3、直接pip 包就可以了。
pip install -r requirements.txt
安装yolov8，它这里其实叫ultralytics
pip install ultralytics
如果上传的文件啥的都放在miniconda3的文件夹下，就不须要创建环境了，即不须要
conda activate 和 conda init,直接pip包就行。
三、训练模型
那须要训练的时间，我这里是实用，所以epochs=10.且图像数量较少，大家训练的时间就须要把服务器关机重新开机了。就是不能在无卡模式下训练了吧。须要用到gpu了。
yolo task=segment mode=train model=mydata/yolov8s-seg.yaml data=mydata/coco128-seg.yaml epochs=10 batch=4 save=true workers=1 pretrained=true
https://img-blog.csdnimg.cn/0b19ec81cb704235a8fbaff49bac84e5.png https://img-blog.csdnimg.cn/eecfd8863cae4cbc9e84b310dc8284c6.png
到此大功告成，训练的pt模型已经保存。
https://img-blog.csdnimg.cn/fccd49c885ad4040af7154408fdbf32f.pnghttps://img-blog.csdnimg.cn/a4fd7bada8f54be2a4b0f263baeadd03.png
5、实验终端下令路径跳转
这里注意补充一下在下令里，注意路径：
可以如许用：
cd 路径
注意跳转路径，安装包，运行代码等，路径得对喽。
一、路径补充
相对路径是相对于当前文件所在目录的路径，而绝对路径则是从根目录开始的完备路径。
例如，我们的项目文件夹路径为/Users/username/Documents/myproject，而我们须要读取该文件夹下的test.txt文件，那么利用相对路径就可以直接写成"test.txt"，而利用绝对路径则须要写成"/Users/username/Documents/myproject/test.txt"。
二、表现相对路径的符号
在Python中，表现相对路径的符号有两种：点（.）和双点（..）。
1. 点（.）表现当前目录，例如"./test.txt"表现当前目录下的test.txt文件。
2. 双点（..）表现上级目录，例如"../test.txt"表现上级目录中的test.txt文件。
三、相对路径的利用场景
在Python中，相对路径的利用场景很多，比如：
1. 项目中须要读取或写入某个文件，此时利用相对路径可以使代码更加灵活，可以在不同的呆板或环境中运行。
2. 在开发过程中，须要导入其他模块，此时利用相对路径可以使代码更加清晰简洁。
3. 在利用第三方库时，须要指定一些配置文件或资源文件的路径，此时利用相对路径可以使代码更加易于移植和维护。
四、相对路径的一些注意事项
在利用相对路径时，须要注意以下几点：
1. 相对路径是相对于当前文件所在目录的路径，而不是当前执行脚本的目录。如果须要利用当前执行脚本的目录作为相对路径的出发点，可以利用os.path.dirname(__file__)获取当前文件所在目录。
2. 相对路径中不要利用绝对路径的情势，例如"../Users/username/Documents/myproject/test.txt"是错误的。
3. 相对路径中的斜杠（/）在不同操纵系统中有不同的表现方式。在Windows系统中，利用反斜杠（\）表现路径分隔符，而在Linux和Mac系统中利用斜杠（/）表现路径分隔符。为了保证代码的可移植性，建议利用os.path.join()方法来拼接路径。
四、完成后一定记得手动点关机关机关机
重要是事情说三遍，毕竟跑的都是钱啊！！！你自己的笔记本关机没用啊，远程服务器照旧开着的
五、总结
1、租服务器
2、关机开启无卡模式开机
3、进入jupyter
4、压缩本地项目代码为zip文件，拖拽本地项目代码数据到autodl-tmp目录下，上传完成后减压
unzip 文件名.zip
5、配置环境
conda activate
路径前面出现base
conda init
关闭终端重启
6、cd指令进入文件夹目录，安装程序所依靠的包
pip install -r requirements.txt
pip install ultralytics
7、完成，关机，正常有卡模式开机
8、到文件夹目录开始训练
yolo task=segment mode=train model=mydata/yolov8s-seg.yaml data=mydata/coco128-seg.yaml epochs=10 batch=4 save=true workers=1 pretrained=true
9、下载训练好的文件
只能直接在jupyter中右击下载文件，不能直接下载文件夹，官方也给出了很多下载文件夹方法，我觉得很复杂，直接把文件夹压缩了不就能下载了吗？
# 压缩。如果没有zip下令，安装下令：
apt-get update && apt-get install -y zip zip -r <自定义压缩包名称>.zip <待压缩目录的路径>
# 解压。如果没有zip下令，安装下令：
apt-get update && apt-get install -y unzip unzip <待解压压缩包名称>.zip -d <解压到哪个路径>
zip -r train4.zip root/miniconda3/ultralytics/runs/segment/train4
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