序章
このブログでは、主にクラウド サーバー上の GPU を使用してプログラムを実行する方法について、主にいくつかの設定と操作手順について説明します. 具体的なトレーニング手順については、私の別のブログを参照してください.
以下の手順に抜けがあるかもしれませんし、あなたのものとはいくつかの違いがあるかもしれません. ご不明な点がございましたら、コメントまたはプライベートメッセージでお問い合わせください.
最初に環境についてお話ししましょう。コンピューターのオペレーティング システムは win10、クラウド サーバー プラットフォームは Hengyuan Cloud を使用し、IDE は Pycharmプロフェッショナル バージョン(バージョン 2022.1.3、コミュニティ バージョンはクラウド サーバーを使用できないことに注意してください。学生は使用できます)プロフェッショナル バージョンを無料で申し込む。具体的な手順については、CSDN の他のブログで詳しく説明しています)。サーバーのオペレーティング システムは Linux です。
クラウド プラットフォーム
以前は Hengyuan Cloud を選択していましたが、改訂版はますます使いにくくなっていることがわかりました.今は autodl に切り替えました.価格はかなり安いです.学生党の認定はメンバーです. ただし、autodl のドキュメントは、Hengyuan Cloud のドキュメントほど使いやすいものではありません。
クラウドプラットフォームの運用
使用する GPU を選択します
上の図はクラウド マーケット インターフェイスです。左側は GPU モデルのフィルタリングに使用でき、右側は利用可能な GPU です。バウチャー、ハイ アベイラビリティ、アクティビティに分かれており、後者の 2 つは現金が必要です。このデモでは、バウチャー エリアを使用してデモを行います。
上の写真はレンタルをクリックした後のインターフェースで、写真には具体的な紹介があります。画像が同じでも GPU が異なる場合、トレーニングは失敗することに注意してください (この問題に遭遇したことがあり、理由は特に明確ではありません。画像の問題である可能性があります)。
インスタンスが正常に作成されたら、インスタンスを開くと、次のインターフェイスが表示されます。ここでは、前に作成したインスタンスを使用して表示します。画像にはいくつかの基本情報がマークされています。次のステップは、インスタンスを起動し、インスタンス管理ボタンからオンにして、急いで実行することです。
? ? ? 疑問符の顔 (これ以上、お金がない、ここで終了)
それを見た後、突然、支払いにリアルマネーしか使用できないようになりました.別の欠点を追加します.これは、実際には最初の欠点に似ています.変更が頻繁すぎます.バウチャーをしばらく使用すると、使用できなくなります. t. もう一度レンタルしました。
OK、リースは成功しました。起動後のインターフェイスは上記のようになり、pycharm を構成します。
pycharm 構成
設定を開き、Python インタープリターをクリックし、右側の歯車から新しいインタープリターを追加します (サーバーを追加するには 2 つの方法があり、もう 1 つはメニュー バーの [ツール]/[ツール] から操作する方法です)。
ssh -p 45269 [email protected] ポート番号は 45269、ユーザー名は root、ホストは i-2.gpushare.com です。入力し、[OK] をクリックして接続します。
パスワードを入力し、次の接続のためにパスワードを忘れずに保存してください。
サーバー上の python インタープリターはデフォルトで設定されており、リモート パスは次のように変更されます。
注: プロジェクトを手動でアップロードすることをお勧めします (後述)。自動アップロードのためにリモート パスを再度変更する必要がある場合があります。
選択が完了したら、[OK] をクリックし、何も考えずに次の手順に進みます。
上記のインターフェイスが表示されます。つまり、構成が成功したことを示します。[適用] をクリックして確認します。
pycharm インターフェイスに戻ると、下の右下隅に上の図が表示されます. 右側は構成済みのリモート Python インタープリターで、左側はサーバーです. これら 2 つを 1 対 1 にする必要があります.対応していない場合は、サーバーを変更できます. [45269 に改訂] をクリックするだけです.
サーバーが正常にセットアップされると、サーバーにダウンロードされたインタープリターとソフトウェア パッケージがバックグラウンドで更新されます. 自動アップロードが設定されている場合は、コードも自動的にアップロードされます (データ セットがプロジェクトにある場合は、また、一緒にアップロードすると、アップロード時間が長くなります。一般に、この方法でデータをアップロードすることはお勧めしません。oss を介してアップロードできます。以下を参照してください)
自動アップロードが設定されていない場合は、上記のようにプロジェクトのルート ディレクトリを右クリックして、手動でファイルをサーバーにアップロードします。アップロードが成功したら、jupyterlab をクリックして Hengyuan Cloud Web ページからファイルを表示できます。
データセットがないため、アップロードされたファイルを見ることができるため、速度は非常に高速です。
この時点で、pycharm の設定は基本的に完了です。
データのアップロード
Hengyuan クラウド データのアップロードは、oss などのさまざまな方法を使用します。oss を使用してアップロードし、最初に oss をローカルにダウンロードすることをお勧めします。
ダウンロードが完了したら、oss.exe を開き、login を入力してログインし、Hengyuan Cloud のアカウント番号とパスワードを入力すると、ログインが成功します。
データをアップロードします。アップロードできるのは圧縮されたパッケージのみであることに注意してください。
下の図に示すように、上図のコマンドを使用して、c ドライブの DOTA データセット アノテーション ファイルを oss の DOTA フォルダにアップロードします。
pycharm または jupyterlab のターミナルを使用して、個人データ ディレクトリのデータセットを /hy-tmp ディレクトリにコピーします。これは jupyterlab のターミナル実装です。最初にログインし、次にコマンド ラインを使用してファイルを hy-tmp ディレクトリにコピーします (下図を参照)。
次に、解凍したファイルを格納するディレクトリ mydata を作成し、データセットを mydata フォルダーに解凍します。
これまでのところ、pycharm とサーバーはすべて構成されています. コードを変更してサーバーにアップロードした後、クリックして pycharm で実行できます (requirements.txt の環境要件に注意してください)。プログラムがエラーを報告する場合、他のブログを読むことができます。設定が原因であるか、パッケージがインストールされていない可能性があります。
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