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深度学习服务器选择:Google Colab or AutoDL?
发布时间:2024-03-08 12:13:10   分类:帮助文档
深度学习服务器选择:Google Colab or AutoDL?

最近在跑yolov8的时候,由于自己的电脑配置低,同时想更好利用学术资源,所以想选择网上比较火的性价比比较高的服务器来跑代码。我先选择的是免费的Colab服务器,之后又转使用AutoDL。接下来我将详细说明这两种的使用方法。
1.对比
Google Colab:免费;很多必要的API已经下载好了,无需再下载。但是每天有使用限制(据传是一天10小时免费使用,但是我用的时候开始两天时间蛮长的,但是之后几天都只能跑个3小时左右就达到限额了,程序没跑完还没有结果,很崩溃)。于是选择AutoDL。
AutoDL:不免费;GPU可选样数多;可预装多种镜像;镜像和数据可克隆(就是你租了这台服务器,用完之后关机,你的数据还会保留在这个服务器中,下次再使用服务器如果这台租满了,可以选择克隆数据到另一个新租的服务器即可,只需重新连接SSH)
2.Google Colab
(1)前提条件
必须有一个谷歌账号(谷歌邮箱);需要翻墙。
(2)过程
打开Google硬盘,登陆自己的谷歌账号:


点击新建--->上传文件夹,将自己的代码和数据集打包上传。我这里将自己的文件压缩成rar格式上传。


打开Colab:https://colab.research.google.com/?utm_source=scs-index 点击取消(图中我的是已经建过的ipynb文件,新打开的只有换用使用那个文件)


随后点击文件--->新建笔记本。点击箭头所示可以更改名字。


按下图所示,将默认CPU更改为GPU。




此时已经显示T4,说明已经选好GPU了。然后装载Google云盘,按图中箭头所示。




如果此时没有显示drive文件,可点击刷新


找到刚才上传的压缩包的上一级目录。Colab中与Linux命令一致,但是需要在每次执行代码前加感叹号"!"。
!unrar x /content/drive/MyDrive/yolo+attention/ultralytics-main.rar /content/drive/MyDrive/yolo+attention


将目录转移到解压后的文件所在的目录:!pwd命令查看当前所在目录


找到requirements.txt文件,双击打开,运行图中框出的命令,安装依赖包。
!pip install -r requirements.txt


按照我上一篇文章介绍的运行train_final.py文件(具体内容见:MFBZS:YOLOv8实现缺陷目标检测)


运行成功后如下图:说明GPU运行


3.AutoDL
(1)
我这里使用的pycharm进行远程连接,详细链接教程见:AutoDL帮助文档
选择好自己的镜像租用,每个镜像都是带有miniconda的。我选择的镜像:


开机成功后,点击jupyterlab


将压缩包上传到sutodl-dmp文件夹下:


然后在命令行中依次输入以下指令安装zip和unzip。
apt-get update && apt-get install -y zip

apt-get update && apt-get install -y unzip


解压缩文件夹
unzip autodl-tmp/ultralytics-yolov8.zip -d autodl-tmp
等待解压完成........
(2)
激活虚拟环境base
source activate base


进入到解压后的文件夹,找到requirements.txt文件


在终端输入:
pip install -r requirements.txt


等待安装完成.....
(3)
更改绝对路径,对于本项目有以下几个需要更改:




(4)
更改完成后,在pycharm中相应文件下运行train_final.py即可。


或者也可直接在autodl终端中运行:


(5)
导出文件:比如我想导出最近的一次执行结果的文件
zip -r autodl-tmp/ultralytics-main/runs/detect/train26.zip autodl-tmp/ultralytics-main/runs/detect/train26
压缩后即可右键下载。
4.等待运行
这个过程大约会持续一两个小时甚至更长~
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