一、AutoDL服务器模型训练
AutoDL是一个为研究人员、开发者和企业提供的平台，它致力于提供一个高效、可靠和易用的环境，以支持复杂的计算任务和AI模型的部署：
- 高效的并行计算资源：AutoDL拥有强大的计算集群和高性能的计算节点，这使得它能够快速处理大规模的数据和复杂的计算任务。用户因此能够在短时间内完成大规模的计算和模型训练，从而大大提高了工作效率。
- 简化AI模型部署：平台提供了一键式的AI模型部署功能。用户只需轻松地上传和配置自己的AI模型，然后使用平台提供的工具和接口，即可将其部署到计算集群上进行推理和应用。这种部署方式的简化，为用户节省了大量的时间和精力。
- 直观的用户界面和丰富的支持：AutoDL提供了直观的用户界面和简单易懂的操作指南，这使得即使是非专业的用户也能快速上手并使用平台的功能。此外，平台还提供了丰富的软件支持和开发工具，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。
- 使用教程：AutoDL官网提供了详细的使用教程，包括创建实例、配置环境、上传数据以及远程连接到服务器等步骤，使得用户可以轻松地按照指南进行操作。
AutoDL链接
https://www.autodl.com/market/list简单来说就是一个提供云计算服务的网站，可租赁显卡帮助训练主页如下：
当本地资源不够时，可利用它训练，训练完直接下载结果即可。记得租赁后若是按量计费，不使用时记得关机显卡。
二、Pycharm使用技巧
需要注意的有2个点：解释器配置和终端配置！
1、解释器配置
①打开"文件"-"设置"
②左侧栏目"项目"-"Python Interpreter"，这里右侧我已设置好之前配置好的环境，没设置的可点击右侧三个点的"Add"
③弹出下面的框，一般会选择左侧圈住的两种环境形式，由于之前我们是conda配置的环境"yolov5"，所以可选择第二个"Conda Environment"，右侧选择"Existing environment"已存在的环境（之前配置过），也可勾选是否将此环境对所有"Projects"有效。
拓： 使用左侧栏第3个**"System Interpreter"**系统解释器也可配置，它包含了你下载的所有解释器，如下可见我下载过3个版本的python解释器，但不是我们yolov5项目要使用的。
我们要用的是使用miniconda建立的一个虚拟环境"yolov5"，可点击三个点选取虚拟环境路径，一般都在**"用户Users"目录下**：
2、终端配置
打开"Terminal"如果显示如下就不用配置了，它直接进入了当前配置的(yolov5)虚拟环境。
但有时会显示下面这样，以PS开头，这就是终端路径使用的powershell.exe的缘故：
python
PS C:\Users\LENOVO\Desktop\yolov5-7.0>这时若你的虚拟环境用的conda配置，在终端输入一些命令是不支持的，比如用pip下了一个包，但是导入时会报错这个包不存在。这就需要在设置中的**"工具"-"Terminal"** 中将"Shell path"更改为cmd.exe即可。
一句话：进入"Terminal"终端后一定要确认是否进入了配置的虚拟环境！
三、Pycharm配置AutoDL
①保证租赁的AutoDL显卡处于正常开机状态。
②依旧是打开"设置"-"工具"-"SSH Configuration"，点蓝色加号添加，右侧栏的信息填写复制上图的的登录指令和密码，具体怎么填可参考博主：
创建后还需要对解释器的配置做一些更改，具体可参考上面"配置教程"
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