在深度学习云服务器autodl跑代码
时间: 2025-04-26 08:06:16 浏览: 33
### 如何在 AutoDL 云服务器上运行深度学习代码
#### 创建并启动实例
为了能够在 AutoDL 上顺利执行深度学习任务,需先完成账户注册以及创建合适的计算资源。具体操作包括登录官网后按照指引完成账号建立流程;随后进入控制面板挑选适合的硬件配置来构建新的虚拟机实例[^1]。
#### 配置开发环境
一旦实例成功部署完毕,则要着手准备必要的软件依赖项。这通常涉及到安装特定版本的操作系统、Python解释器以及其他可能需要用到的数据科学库或框架。对于 PyCharm 用户而言,建议通过 SSH 连接方式将本地编辑器链接到远程主机上的工作区,从而实现无缝编码体验[^5]。
#### 文件传输与管理
借助像 Xftp 这样的工具可以方便快捷地把本地计算机里的项目文件同步上传至云端存储空间内。只需遵循官方文档给出的相关指导就能轻松掌握整个过程——从下载客户端应用程序直至最终建立起稳定可靠的 FTP/SFTP会话通道[^3]。
#### 启动 JupyterLab 或其他 IDEs
如果倾向于图形化交互式的编程模式的话,那么不妨考虑启用内置的支持 Web 浏览器访问的服务端应用比如 JupyterLab 。这样不仅能够享受到直观易懂的操作界面带来的便利之处,而且还能充分利用其丰富的插件生态体系进一步提升工作效率。
#### 开始训练模型
当一切准备工作都已就绪之后,便可以直接调用命令行接口提交作业指令给 GPU 加速卡来进行大规模矩阵运算处理了。值得注意的是,在此期间务必密切关注资源消耗情况以免造成不必要的浪费现象发生。
```bash
nohup python train.py > output.log &
```
上述脚本展示了怎样利用 `nohup` 命令让 Python 脚本后台持续运行而不受终端关闭影响的同时将其标准输出重定向保存成日志文件以便后续查看分析。
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