autodl服务器ubuntu
时间: 2025-02-22 20:05:50 浏览: 89
### 配置和使用 AutoDL
#### 创建实例
为了在 Ubuntu 服务器上配置和使用 AutoDL,首先需要创建一个实例。这可以通过访问 AutoDL 提供的服务页面来完成,在那里可以选择适合需求的 GPU 或 CPU 实例规格[^2]。
#### 使用 MobaXterm 连接远程服务器
一旦实例启动并运行,下一步是通过 SSH 客户端连接到该实例。推荐使用 MobaXterm 来建立安全 shell (SSH) 连接到远程服务器。确保拥有正确的 IP 地址、用户名以及私钥文件以便顺利完成登录过程。
#### 配置环境
成功连接之后,需按照官方文档指导安装必要的软件包与依赖项以准备开发环境。对于 PyTorch 模型训练而言,可能涉及到 Python 虚拟环境搭建、特定版本 CUDA 和 cuDNN 的安装等操作[^1]。
```bash
# 更新系统包列表并升级已安装的软件包
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装基本工具链和其他必需组件
sudo apt install python3-pip git cmake build-essential -y
# 设置Python虚拟环境(可选)
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
# 使用pip安装PyTorch及相关库
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
#### 文件传输至服务器
当环境中的一切都准备好以后,可能会遇到从 Windows 向 Ubuntu 拷贝文件时权限被拒绝的情况。此时应确认目标目录具有适当写入权限,并考虑采用 `scp` 命令来进行数据迁移工作。命令格式如下所示:
```bash
scp -rP 【本地文件夹绝对路径】 【服务器用户名】@【服务器IP地址】:/home/【用户名】/
```
注意替换方括号内的占位符为实际值之前先移除它们[^4]。
#### 浏览器查看 TensorBoard 曲线
最后一步是在本地机器上的 Web 浏览器中实现实验结果可视化。可以在服务器终端执行 tensorboard 并将其端口转发回客户端计算机,从而允许通过 HTTP 协议访问图形界面。
```bash
tensorboard --logdir=./logs --host=0.0.0.0 --port=6006 &
ssh -N -f -L localhost:8080:localhost:6006 【服务器用户名】@【服务器IP地址】
```
打开浏览器输入 http://localhost:8080 就能浏览 TensorBoard 页面了。
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