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GPU服务器租用流程
在进行目标检测实验时，GPU服务器是必不可少的工具，而租用具备GPU的服务器可以避免购买成本和维护困扰。以下是AutoDL线上GPU服务器租用流程的详细介绍。
上云教程（syunz.com）
步骤一：选择合适的服务提供商
首先，需要根据自身需求选择一家可靠的服务提供商。确保其服务器配置满足目标检测实验所需的要求，同时关注其价格、技术支持和数据安全等方面的保障。
步骤二：注册并登录账户
注册并登录您所选择的服务提供商的官方网站。填写必要的个人信息，并设置安全的密码以保护您的账户。
步骤三：选择服务器配置
在登录后，通常会有多种服务器配置可供选择。根据目标检测实验的要求，选择适当的GPU服务器配置，可以根据自身需求进行调整，如选择GPU型号、内存容量和存储空间等。
步骤四：租用服务器
在选择完服务器配置后，点击相关按钮租用服务器。根据需要的租用时长进行选择，并完成支付流程。在支付成功后，您将获得服务器的访问权限。
步骤五：远程连接服务器
通过服务提供商提供的远程连接方式，连接到您租用的服务器。下面将详细介绍如何使用Pycharm进行远程连接以进行模型训练。
Pycharm远程连接服务器进行Yolov5模型训练
Yolov5是目前较为流行的目标检测模型之一，结合Pycharm的远程连接功能，可以轻松实现在GPU服务器上进行Yolov5模型的训练。
步骤一：安装Pycharm
首先，在本地计算机上安装Pycharm软件。确保选择适用于您操作系统的版本，并按照安装向导完成安装过程。
步骤二：配置远程服务器连接
打开Pycharm软件，进入设置（Settings）界面。在左侧菜单栏中，选择“Build, Execution, Deployment”，然后选择“Deployment”。
步骤三：添加远程服务器配置
点击右侧的“+”按钮，选择“SFTP”作为服务器类型，并填写远程服务器的地址、端口号、用户名和密码等信息。
步骤四：连接远程服务器
点击“Test SFTP connection”按钮，测试连接是否成功。如果成功，点击“OK”保存配置，然后再点击“OK”关闭设置界面。
步骤五：远程编辑代码
在Pycharm中打开您的目标检测代码项目。通过左上角的“Tools”菜单栏选择“Deployment”下的“Browse Remote Host”选项，找到之前配置的远程服务器。
步骤六：远程运行模型训练
在远程服务器上打开终端，并切换到您的项目目录下。使用命令行工具运行Yolov5的训练脚本，指定配置文件和数据集等参数，并开始模型训练。
通过以上步骤，您可以使用Pycharm远程连接GPU服务器，并在服务器上进行目标检测模型（如Yolov5）的训练。这种方式大大提高了训练效率，并使得模型训练更加便捷。
总结起来，AutoDL线上GPU服务器租用流程简单明了，结合Pycharm软件的远程连接功能，可以轻松实现在服务器上进行目标检测模型的训练。
