autodl专题

解决AutoDL远程服务器训练大模型的常见问题：CPU内存不足与 SSH 断开

在使用远程服务器（如 AutoDL）进行深度学习训练时，通常会遇到一些常见问题，比如由于数据加载导致的内存消耗过高，以及 SSH 连接中断后训练任务被迫停止。这篇文章将介绍我在这些问题上遇到的挑战，并分享相应的解决方案。问题 1：内存消耗过高导致训练中断问题描述在深度学习大模型训练过程中，数据加载是一个消耗内存的重要环节。特别是在使用大规模数据集和多线程数据加载时，内存消耗可能会迅速增

解决方案：在autodl环境下为什么已安装torch打印出来版本号对应不上

文章目录一、现象二、解决方案一、现象平台：autodl 镜像：PyTorch 2.0.0 Python 3.8(ubuntu20.04) Cuda 11.8 GPU：A40(48GB) * 1 CPU：15 vCPU AMD EPYC 7543 32-Core Processor 内存：80GB 安装torch:1.13.0环境，发现执行下面的命令行之后，也显示安装

| AutoDL租服务器 |AutoDL租服务器保姆级教程

🐑 | AutoDL租服务器 |AutoDL租服务器保姆级教程 🐑 文章目录 🐑 | AutoDL租服务器 |AutoDL租服务器保姆级教程 🐑🐑 前言🐑🐑 实例创建🐑🐑 环境配置🐑🐑 数据上传🐑🐑 上传系统盘🐑🐑 上传数据盘🐑🐑 Xshell上传数据🐑 🐑 代码运行🐑🐑 总结🐑 🐑 前言🐑 由于现在神经网络架构发

解决方案：在autodl环境下安装torch被killed掉

文章目录一、现象二、解决方案一、现象平台：autodl 镜像：PyTorch 2.0.0 Python 3.8(ubuntu20.04) Cuda 11.8 GPU：A40(48GB) * 1 CPU：15 vCPU AMD EPYC 7543 32-Core Processor 内存：80GB 安装torch:1.13.0环境，发现执行下面的命令行都不行**（不行

工具技巧：如何使用AutoDL算力云

AutoDL算力云可以快速构建编程环境，价格也很实惠模型运行已知需要显存少，可以考虑选择4090，有24G，具体选择哪种类型，可以看看重点看看这两方面**：数据盘能否扩容，CUDA版本是否够高** 根据自身需要选择基础镜像还是社区镜像（这里我选择的是基础镜像，里面也可以用github、huggingface、hf镜像等）点击创建后，显示的环境如下：点击JupyterLab，进

【AI基础】租用云GPU之autoDL部署大模型ollama+llama3

在这个显卡昂贵的年代，很多想要尝试一下AI的人可能都止步于第一步。这个时候我们可以租用在线的GPU资源来使用AI。autoDL就是这样的一个云平台。一、创建服务器 1.1 注册账号官网：https://www.autodl.com/ | 租GPU就上AutoDL 帮助文档：https://www.autodl.com/docs/ | AutoDL帮助文档登录官网，注册账号。 1

[AI基础]租用云GPU之autoDL部署大模型ollama+llama3

在这个显卡昂贵的年代，很多想要尝试一下AI的人可能都止步于第一步。这个时候我们可以租用在线的GPU资源来使用AI。autoDL就是这样的一个云平台。一、创建服务器 1.1 注册账号官网：https://www.autodl.com/ | 租GPU就上AutoDL 帮助文档：https://www.autodl.com/docs/ | AutoDL帮助文档登录官网，注册账号。 1

使用autodl服务器进行模型训练

1.注册并且选择一个服务器租用 2.点击jupyter lab进入服务器内部 3.把yolov5-master这个的压缩文件上传到jupyter的文件列表中 4.打开终端 (1)查看目录 ls (2)解压yolov5-master(1) unzip "yolov5-master (1).zip" 可以看到解压成功！ (3)进入yolov5-master这

在AutoDL上部署Yi-34B大模型

在AutoDL上部署Yi-34B大模型 Yi介绍 Yi 系列模型是 01.AI 从零训练的下一代开源大语言模型。Yi 系列模型是一个双语语言模型，在 3T 多语言语料库上训练而成，是全球最强大的大语言模型之一。Yi 系列模型在语言认知、常识推理、阅读理解等方面表现优异。 Yi-34B-Chat 模型在 AlpacaEval Leaderboard 排名第二，仅次于 GPT-4 Turbo，

AutoDL搭建 ChatGLM3

租用新实例这里选择的西北 B 区、RTX 409024GB 创建虚拟环境并激活 # 安装虚拟环境至数据盘conda create --prefix /root/autodl-tmp/envs/chatglm3-demo python=3.10# 激活虚拟环境conda activate /root/autodl-tmp/envs/chatglm3-demo 拉取ChatGLM3

云服务器平台AutoDL--基本介绍与使用感受

因为课程作业需要复现DreamBooth，找了几个教程之后，发现了AutoDL这个好东西，芜湖~ 相关概念以下回答来自于ChatGPT。云计算平台：云服务器平台是提供按需计算资源和服务的在线平台，通常包括存储、处理能力、数据库、网络等。实例：在云计算平台中，“实例”通常是指一个虚拟服务器或虚拟机（Virtual Machine, VM），它运行在云提供商的基础设施上。实例是云计算

AutoDL中Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹

checkpoints是Notebook的关键字，若用户创建文件夹命名为checkpoints，则在JupyterLab上无法打开、重命名和删除。此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints，或者新建文件夹将checkpoints里的数据移动到新的文件夹下。操作步骤：打开Terminal，用命令行进行操作。方法一：执行cd checkpoints命令打开checkp

Vision Mamba 代码调试---Pycharm+AutoDL

《AutoDL使用手册》 1. 服务器租用与配置先上项目链接： GitHub - hustvl/Vim: Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model 1.1 服务器租用与配置根据环境要求，去租一个服务器：AutoDL算力云 | 弹性

【LocalAI】（10）：在autodl上编译embeddings.cpp项目，转换bge-base-zh-v1.5模型成ggml格式，本地运行main成功

1，关于 localai LocalAI 是一个用于本地推理的，与 OpenAI API 规范兼容的 REST API。它允许您在本地使用消费级硬件运行 LLM（不仅如此），支持与 ggml 格式兼容的多个模型系列。支持CPU硬件/GPU硬件。【LocalAI】（10）：在autodl上编译embeddings.cpp项目，转换bge-base-zh-v1.5模型成ggml格式

autodl私有云使用方法（成员端使用）

此时找管理员添加进团队，https://private.autodl.com/访问，登录账号。可以看到容器实例。点击创建实例，根据所需创建。版本号不可以超过最高的CUDA支持，可以自己拉取镜像。此处需要注意数据盘使用量，密切关注。存取传输数据时请选择无卡模式开机，否则GPU会分配，导致GPU空载。然后创建所需镜像，第一次拉取镜像会比较慢，请耐心等待。这样就是创建完成。复制登陆

【DA-CLIP】图像复原在AutoDL上部署测试

起因：虽然在本机Windows部署成功运行，但是由于计算资源少只有6G的GPU无法计算手机拍摄图像复原和其他一些数据集测试，尝试租用AutoDL的服务器部署测试租AutoDL 租的人很多，刚确定运行的镜像环境就报告说这个机子已经没卡了，又换了一台4090 上传权重文件、项目文件没用网盘和filezilla那些AutoDL帮助文档，一开始AutoDL文件存储传了不同区，

使用Autodl与Xftp远程训练模型及管理远程文件

1 AutoDL网站登录创建实例 AutoDL网站:AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL 1）进入算力市场，选取可用显卡（工作日一般白天抢不到，晚上才能抢到） 2）选择配置环境 3）创建成功实例之后配置环境时建议先关机，再在“更多”中选择无卡模式启动（0.01yuan/h）无卡模式可以传输文件等等复制并查看登陆指令与密码格式应该如下（指令

【xinference】（8）：在autodl上，使用xinference部署qwen1.5大模型，速度特别快，同时还支持函数调用，测试成功！

1，关于xinference Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。 Xorbits Inference（Xinference）是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。可用于大语言模型（

AutoDL算力云进行yolov5训练流程

目录第一步充值第二步选择我们用到的显卡第三步将我们的yolov5源代码导入服务器第四步激活环境第五步训练第六步训练完成提取第一步充值打开我们的算力云官网然后找到充值入口最低充值50 第二步选择我们用到的显卡一般呢我都用便宜的2080ti 选择2080ti之后基础镜像之后就可以立即创建了，我们的服务器就启动了，点击第一行JupyterL

在autodl搭建stable-diffusion-webui+sadTalker

本文介绍在autodl.com搭建gpu服务器，实现stable-diffusion-webui+sadTalker功能，图片+音频可生成视频。 autodl租GPU 自己本地部署SD环境会遇到各种问题，网络问题（比如huggingface是无法访问），所以最好的方式是租用GPU，可以通过以下视频了解如何使用autodl.com AutoDL算力云 | 弹性

使用Autodl云服务器或其他远程机实现在本地部署知识图谱数据库Neo4j

本篇博客的目的在于提高读者的使用效率温馨提醒：以下操作均可在无卡开机状态下就可完成一.安装JDK 和 Neo4j 1.1 ssh至云服务器打开你的pycharm或者其他IDE工具或者本地终端，ssh连接到autodl的服务器。(这一步很简单如下图) 1.2 安装JDK 由于我想使用Neo4j的最新版，所以需要安装JDK=21的版本：直接按照下述命令依次进行即可：更新包管理器

GPT-SoVITs从零开始训练声音克隆教程（以云端AutoDL部署为例）【教程超详细】

打开网站 https://www.autodl.com/ 注册账户和和实名认证、绑定微信才能使用。操作完成后选择镜像购买。等待创建完成创建完成单击JupyterLab 在文件GPT-Sovits(使用).ipynb拉到最下面先运行下图框中命令再运行下图框中命令，然后单击蓝色链接打开页面如下所示单击是否开启UVR5-WebUl 打开UVR5-WebUl页面打开页面如下

AutoDL----VScode远程ssh连接

1、首先安装ssh插件首先安装插件，在商店里抖索remote-ssh 2、建立连接安装完成后在插件栏就会看到远程连接这一栏点击添加后会让你输入ssh的地址，直接复制AutoDL的，按下Enter，选择第一个配置文件选择Linux平台继续后会让输入密码，直接输入即可之后就登陆成功，可以进行操作了。

【超详细教程】GPT-SoVITs从零开始训练声音克隆教程（主要以云端AutoDL部署为例）

目录一、前言二、GPT-SoVITs使用教程 2.1、Windows一键启动 2.2、AutoDL云端部署 2.3、人声伴奏分离 2.4、语音切割 2.5、打标训练数据 2.6、数据集预处理 2.7、训练音频数据 2.8、推理模型三、总结一、前言近日，RVC变声器的创始人（GitHub昵称为RVC-Boss）与AI音色转换技术专家Rcell合作，共同开

Pycharm连接云算力远程服务器（AutoDL）训练深度学习模型全过程

前言：在上一篇windows搭建深度学习环境中，我试图使用笔记本联想小新air14的mx350显卡训练一个图像检测的深度学习模型，但是训练时长大概需要几天时间远超我的预期，所以我便选择租用GPU进行训练，在对多家平台对比后找到了经济实惠的AutoDL，接下来是我租用GPU–配置环境–连接Pycharm–训练模型的全过程，基于本人也是刚入门的新手，如果有不恰当的地方还请大家指教。一、租用GPU

【大模型研究】（1）：从零开始部署书生·浦语2-20B大模型，使用fastchat和webui部署测试，autodl申请2张显卡，占用显存40G可以运行

1，演示视频 https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1h7Af/ 【大模型研究】（1）：从零开始部署书生·浦语2-20B大模型，使用fastchat和webui部署测试，autodl申请2张显卡，占用显存40G可以运行 2，书生·浦语2-对话-20B https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_La