autodl 机器学习环境
时间: 2025-02-22 11:09:18 浏览: 67
### 配置和使用 AutoDL 环境进行机器学习
#### 打开 AutoDL 官网并租赁资源
为了开始配置和使用 AutoDL 进行机器学习,需访问 AutoDL 的官方网站完成账号注册,并依据需求选择合适的显卡资源进行租赁[^1]。
#### 基础环境的选择与配置
在成功租赁所需硬件资源后,下一步是选择合适的基础环境。对于依赖 PyTorch 或其他特定框架的项目来说,可以选择让平台自动设置好这些环境;另一种方式则是选用 Miniconda,在稍后的阶段自行利用 Conda 工具来定制化所需的软件栈。
#### SSH连接至AutoDL服务器
要远程操作所租用的计算节点,则需要借助SSH协议建立安全连接。具体指令如下所示:
```bash
ssh -p 38076 [email protected]
```
这条命令中的各个部分分别代表不同的意义:`-p 38076`指定了端口号为38076,而`[email protected]`则表示目标主机地址以及登录用户名为root[^3]。
#### 虚拟环境创建及 D2L 库安装
一旦建立了稳定的网络链接,就可以着手准备实验所需要的Python运行时和其他必要的库文件了。如果打算基于Conda管理包的话,可以按照下面的方法新增加一个独立的工作区,并将其加入Jupyter Notebook可用内核列表之中以便于后续调用:
```bash
conda create --name myenv python=3.9
conda activate myenv
pip install d2l
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=myenv
```
上述脚本首先创建了一个名为 `myenv` 的新环境,并设置了 Python 版本为 3.9 。接着激活该环境并通过 pip 下载安装了深度学习教材《动手学深度学习》配套使用的d2l库。最后两步是为了确保这个新的工作空间能够被 Jupyter 认识和支持[^2]。
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