autodl继续
时间: 2025-05-20 13:07:40 浏览: 60
### 如何解决 AutoDL 训练过程中断并继续使用
当在 AutoDL 平台上训练模型时遇到中断问题,可以通过调整脚本设置以及合理配置命令来恢复训练过程。以下是针对该问题的具体解决方案:
#### 使用 `nohup` 防止终端关闭或网络中断影响程序运行
为了防止因终端关闭或网络中断导致的训练终止,可以使用 `nohup` 命令启动训练脚本。此方法能够使进程后台运行,并将日志输出保存至指定文件中以便后续查看[^4]。
```bash
nohup python -u main.py > /root/autodl-tmp/output.log 2>&1 &
```
上述命令的作用如下:
- `-u`: 确保 Python 输出未缓冲,即时写入日志。
- `> /root/autodl-tmp/output.log`: 将标准输出重定向到指定的日志文件。
- `2>&1`: 将错误输出也追加到同一日志文件。
- `&`: 将整个命令放入后台执行。
通过这种方式,即使终端会话结束或者网络连接丢失,训练仍将继续进行。
#### 修改代码逻辑支持续训功能
如果训练中途确实发生中断,则需要确保训练脚本本身具备续训能力。对于 YOLO 模型而言,通常可通过添加 `--resume` 参数实现这一目标[^5]。
具体做法如下:
1. **定位子模块中的潜在问题**
如果发现某些特定函数调用引发异常(如 subprocess 中的 check=True 导致失败),可尝试将其更改为 False 来跳过不必要的校验。
```python
# 修改 subprocess.py 文件第 415 行
check=False
```
2. **启用 resume 功能**
在实际训练命令中加入 `--resume` 参数以加载先前保存的状态字典并从中断处重新开始。
```bash
python train.py --resume
```
3. **处理可能存在的代理阻塞情况**
若怀疑由于外部访问受限而造成通信障碍,考虑临时禁用相关验证机制或将可疑部分注释掉。
```python
# 注释掉可能导致冲突的部分代码 (假设位于第 31 行)
# requests.get(url, verify=True)
```
#### 解决 Jupyter 下载文件被拦截的问题
另外需要注意的是,在 Google 浏览器环境下操作 Autodl 提供的服务端资源下载时,有时会出现安全策略阻止正常传输的现象[^3]。对此建议采取以下措施规避干扰:
- 切换其他浏览器测试兼容性;
- 调整站点权限设定允许大容量数据交换;
- 或者改用 SCP 工具直接从服务端提取所需成果物[^1]。
```bash
scp -rP 28129 myFiles.zip [email protected]:/root/autodl-tmp/
```
以上即为关于如何有效应对 AutoDL 上模型训练期间可能出现的各种突发状况及其对应处置办法的详细介绍。
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