GPU--目标检测---教你利用yolov5训练自己的目标检测模型
详细目录
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- [一, 推荐服务器网站]
- [二, 蓝耘智算云平台代金券的应用与服务]
- [三, 租用服务器的方法]
- [四, 采用无卡模式的数据传输]
- [五, 运用FileZilla进行服务器连接]
- [六, 利用PyCharm进行远程开发]
- [七, 总结注意事项]
- [一, 推荐服务器网站]
一、服务器网站推荐
为了众多深度学习研究人员降低成本，蓝耘智算云平台推出一项极具吸引力的福利活动：新用户注册后即可轻松获取一张代金券；此优惠券可用于购买配备3090或4090显卡的服务器资源。
网站链接：加入新用户即可领取专属优惠代金券https://cloud.lanyun.net/#/activity?uuid=efa15431a91abaaf0bdeb212fffe685a
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借助这一优惠方案, 您可以通过免费使用3090显卡服务器66小时或4090显卡服务器43小时来为您的深度学习项目提供强大的计算支持.
二、蓝耘智算云平台代金券的使用及服务
简单三步，轻松激活代金券
请访问蓝耘智算云平台进行账号申请，并根据提示完成身份验证流程；各类用户需提供相应的身份验证资料以享受专属优惠活动。
- 登录并完成代金券的 activation：在登录界面右上方进入“卡券管理”页面。找到对应的“ activation 代金券”功能按钮，并进行 click 操作。完成 activation 后，在租用服务器时可以直接应用这些优惠金额。
三、如何租用服务器
租用高性能服务器的详细步骤
登录后单击位于页面顶端导航栏中的'控制台'按钮，并进入到'容器实例'页面，在该界面中选择'租用新实例'
选择服务器: 根据您的需求与预算情况，在实例列表中挑选合适的服务器配置。右侧区域将展示每种配置的具体价格信息。
3、代金券优惠： 您可以通过以下方式消耗您的代金券：在结账时提交有效的优惠码。特别针对新注册用户提供的一项专属福利是3090显卡服务器可以获得免费赠送的66小时运行时间，这将充分支持完成规模较大的深度学习训练任务。
四、无卡模式来进行传输数据
通过无卡模式节省数据上传成本
深度学习往往需要传输大量数据集。直接上传这种做法可能导致服务器资源消耗过大并产生较高的费用。蓝耘智算云平台支持一种无需卡顿的模式，在帮助您进行数据上传的过程中能够显著降低成本。
操作步骤:
1、开启无卡模式: 访问服务器后，请您进入"无卡模式"设置界面并切换到该模式。
2、上传数据: 在无卡模式下运行时，请您每天只需支付0.1美元即可将数据集从本地传输到服务器。
FileZilla 主要用于管理服务器上的文件；它是开放源代码的FTP客户端工具，并被广泛建议作为管理服务器文件的常用工具。
FileZilla的位置或链接位置为获取 - FileZilla中文网
FileZilla的使用教程：
1、打开FileZilla并点击顶部的“文件”。
配置'站点管理器'以创建新站点，并指定协议类型为SFTP与SSH文件传输协议
3、输入服务器信息并连接。
在服务器网站上复制SSH账号及相关密码后进行填写，在随后选择连接选项即可实现与服务器的连接。
在执行’ssh -p 13272 root@link.lanyun.net’命令时，“主机地址”、“端口号”以及“用户名”这些参数分别对应于指定值：
其中，“主机地址”对应于“link.lanyun.net”，
端口号对应于“13272”，
用户名则对应于“root”。
六、PyCharm远程开发 在进行深度学习开发时 如果您希望将模型部署到外部服务器 PyCharm 是一个功能强大的工具 它能够帮助您轻松地在本地集成环境与远程服务器建立连接 并在此环境下完成模型训练与部署
说明
配置步骤:
在配置选项中选择Python解释器，并单击“Add Interpreter”按钮以实现Python环境的绑定配置。
指定远程Python解释器路径： 一般情况下，默认情况下您应该将远程Python解释器的路径设置为root/miniconda3/bin/python？当您启用了虚拟环境时，则会变为root/miniconda3/envs/{环境名}/bin/python。
第3节 本地与远程文件关联：在PyCharm IDE中，默认状态下您将能够关联本地项目与远程服务器上的相应项目。左边显示本地项目路径信息，默认情况下会自动匹配到右侧展示远程项目路径的位置。通过这种方式即可在本地编写并测试代码，并直接在服务器上运行程序
启动远程会话: 在配置完成后，请您在PyCharm终端界面中选择目标服务器以启动远程会话。
七、注意事项
在使用服务器时需注意以下几点：
- 数据上传位置: 请确认所有数据已正确地上传至服务器指定的lanyun-tmp目录中。
- 服务器基础环境: 通常建议将Python环境配置在miniconda/bin目录下。如有虚拟环境配置需求，请参考相应路径设置说明。