跑深度学习代码，我的1050ti已经要烧着了，运行cyclegan的时候算了一下，200层epich要运行4天三夜，因此这里尝试使用AutoDL的GPU云服务器来跑代码，很便宜，一小时才一块来钱。
注册账号
首先是注册自己的账号，这里没什么可说的。
租用GPU卡
这里我们要点击算力市场，然后按量计费（这样可以随时控制开关机，如果有钱的话可以包周包月）。
然后选择合适的卡，进行组卡。
点击进入后，我们可以设置基础镜像（也就是提前设置好框架，有多种框架可选，当然不选也是可以的），我的镜像在后面会讲到。
这样我们设置好后，点击立即创建，然后我们可以进入到我们的控制台中的容器实例来进行操作，如下图所示：
连接本地
下面就该开始进行本地链接了，我们这里需要下载一个软件，名为FileZilla，这里我们可以随便下载一个版本。
我们点击左上角的 文件→站点管理器，进入到站点管理器界面
然后再点击 新站点→ 协议 选择SFTP
下面我们 容量示例 中我们刚租好的站点，复制登录指令。
登陆指令 如图所示：
按照如上的登陆指令，在FileZilla中主机和端口位置进行输入，用户为root，密码从容量示例 中我们刚租好的站点，复制密码指令
随后点击确定，链接即可。
这下我们就连接好了，随后，我们可以在这里进行数据的传输
我们在左侧找到我们需要运行的代码，包括数据库（最好放在同一个文件夹之中）；右侧则是在云服务器中找到路径，这里我推荐 /root/autodl-tmp 这个路径，然后我们在左侧的本地文件夹，右击，上传，等待上传完成即可。
等上传完成，进入到 容量示例 中我们刚租好的站点 点击jupyter，即可进入到jupyter notebook，再点击终端，在这里我们可以进行相应的操作，这里需要注意的就是路径是云客户端的路径。
更换源
我们在使用的过程中，经常会没有卡，这种情况我的建议是，多弄几个端口，反正不开机也不费钱，然后我们将自己的这个环境进行镜像，随后在我的镜像中就有这个环境，这样我们可以在很多的终端进行环境的搭建，哪个能用用哪个。
标签：镜像,AutoDL,这里,站点,点击,服务器,GPU,我们 From： https://www.cnblogs.com/topwang/p/17405939.html