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标题: “好物”推荐+Xshell毗连实例+使用Conda创建独立的Python情况 [打印本页]

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作者: 三尺非寒    时间: 2024-7-17 04:08
标题: “好物”推荐+Xshell毗连实例+使用Conda创建独立的Python情况
主题：好易智算平台推荐+RTX 4090DGPU实例租用演示+安装配置torch1.9.1+cuda11.1.1情况

听说这几天还有新运动， 显卡4090D包月仅需几百块钱，文章结尾看彩蛋
弁言：算力的新时代

在当前信息化快速发展的时代，从人工智能、大数据分析到复杂的科学盘算，各行各业对高性能盘算的需求日益增长。然而，高昂的装备投入和维护本钱使得很多企业和研究机构难以负担。算力租用服务，作为一种灵活且经济的解决方案，正逐渐成为市场的新宠。本文将先容一家领先的算力租用平台，探索其如何通过提供顶级的硬件资源、灵活的租用模式和优质的客户服务，支持各类企业和科研机构实现技术创新和业务增长。
平台先容：技术与信任的结晶

好易智算是重庆博拉智算科技有限公司研发、推出的一款提供GPU算力租赁服务的网站，主要功能为GPU算力租赁。
主要上风如下：

• ①对比其他平台，卡源丰富，通过底层优化，不会出现有卡不能开机的情况；
  
• ②优质算力集成多款主流免费应用（好比Stable *** WebUI，Lang** Chatchat等），后期后集成更多，敬请期待；
  
  
  
  
• ③免去繁琐部署，一键开机，即开即用；
  以前要想使用GPU算力干系服务器一般去阿里云或者腾讯云租用，
  
  
  
  • 要不就是按量计费太贵，包月的话又没有那么高的使用率，也容易浪费了，
    
  • 现在有了这个平台，随时需要随时用，不消的时候就关机，也不浪费，文件都会保存
    
  • 别的一点就是，会提前安装好（好比Pytorch，Tensorflow，miniconda），免去了很多部署的环节，节约了很多时间
    对比其他竞品平台
    
    
    
    
  
  

主要的软件功能有下面三点
好易智算共有算力市场、应用市场、交换社区三大功能模式。

• 算力市场
  该平台提供多样化的显卡类型，以及弹性、可扩展的云盘算资源，比方：RTX3090、RTX4090d、A100、Atlas 300V、Atlas 300T等，旨在满足用户对于低本钱、高效率的使用需求，确保每一个创新想法都能迅速转化为现实。
  
• 应用市场
  好易智算的应用市场提供了包含Stable Diffusion WebUI、SadTalker、ComfyUI、Facefusion、Langchain Chatchat、Musetalk、Wav2lip、Fooocus、lora-scripts等在内的多款应用，涵盖AI绘图、视频天生、图片天生及音频天生等多元化场景制作应用，无需部署、开箱即用、即点即用，为用户提供流畅、便捷的创作体验。
  
• 交换社区
  平台还设有交换社区，为用户提供一个自由、开放的平台，举行技术交换、资源分享与成长学习。多元化场景制作应用，无需部署、开箱即用、即点即用，为用户提供流畅、便捷的创作体验。
  

使用案例：实际使用展示

创建实例

• 首先进入好易智算官网：好易智算|省心、省时、省钱
  
• 通过手机号或者微信扫码就可注册，登录（可以领5元的代金券）
  

• 点击上边栏的算力市场，然后如图点击立即创建
  

推荐优先选择RTX 4090D/24GB，库存充足

• 根据自己的情况选择创建的参数
  

固然，还有些社区镜像可以选择，甚至可以根据自己的需求自己上传镜像

• 创建成功的页面，显示运行中说明创建好了
  

• 检察性能监控
  
  
  
  
• 自定义服务
  
  
  
  

开始使用

进入JupyterLab
留意：JupyterLab的工作目录为/root目录，而非/系统根目录
根本功能先容
1 JupyterLab界面说明

• 上传文件
  

• 使用Notebook
  

打开新终端

访问打开的终端或Notebook（JupyterLab在关闭终端/Notebook选项卡后默认不会终止，仍然在运行）

文件管理
在下面区域鼠标右键

毗连实例（下文演示使用Xshell毗连，后续传文件也有配套的sftp可以使用）

• 检察登录信息
  

• Xshell毗连
  
  
  
  
• 登岸成功页面
  

sftp传文件

借助Xftp与好易智算服务器实例毗连，开始上传or下载数据
留意：
上传or下载数据时，请开启无卡模式开机，为了省钱！！！
上传or下载数据的简单方式：直接在Xftp中拖动文件
左边的拖动到右边：本地->好易智算服务器实例（上传）
右边的拖动到左边：好易智算服务器实例->本地（下载）
2.2 Xtfp与服务器实例毗连
（1）点击无卡模式开机（不肯定要是无卡模式哈，只要开机就行）
（2）在之前Xshell已经毗连上服务器的底子上，点击如下按钮一键毗连

（3）毗连成功界面

留意：假如你没有使用Xshell的话，只要毗连SFTP，步骤可以参考Xshell毗连服务器实例的步骤，是一样的

• 准备好这些文件（来这里拿—》我是取自一个
  ）或者直接服务器安装(下载会比力慢)
  

torch-1.10.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
torchvision-0.11.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
torchaudio-0.10.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
假如需要其他版本的镜像，可进入到这个链接，这是所有torch系列的镜像列表：Links for torch、Links for torchaudio、Links for torchvision（偶然候会卡着，多试几次就能进去了）[更新：找到一个镜像，可以根据自己想要的cuda版本选择：https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/?mirror_intel_list]
检察服务器配置，使用Conda创建独立的Python情况

• 检察服务器python版本
  

• 更新apt包，安装build-essential
  

1. sudo apt update
2. sudo apt install build-essential

复制代码

1. #创建python环境
2. conda create -n pytorch1.8 python==3.9
3. #激活python环境
4. conda activate pytorch1.8

复制代码

• 在新虚拟情况中安装torch和torchvision，下面是一种成功的方法----》—
  
  1. 安装时间比较久，需要等一段时间（可以看我上面说的去下载压缩包传到服务器）
  2. pip install torch==1.9.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  3. pip install torchvision==0.10.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

  复制代码
  
  
  
• 检察是否成功
  

1. python
2. >>> import torch
3. >>> print(torch.__version__)
4. >>> import torchvision
5. >>> print(torchvision.__version__)

复制代码

重要的再说一次！！！

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  其他的我就不多说了，你们大概没有我这么顺遂，多专研专研总能搞出来的…有什么题目需要沟通的可以关注私信我。谢谢
结语：开启您的算力之旅

随着技术的不断进步和盘算需求的日益增长，算力租用服务提供了一个本钱效益高、灵活便捷的解决方案。无论是初创企业、研究机构还是大型企业，本平台都能提供符合您需求的强大算力支持。现在就注册，体验亘古未有的盘算速度和效率。

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