1.熟悉并认识AutoDL
AutoDL是国内主流的云端GPU算力租赁平台，专为深度学习、人工智能科研与算法开发打造，汇聚4090、A100、H100等各类高性能显卡，预装PyTorch、MMDetection系列等主流框架与配套环境，开箱即用、无需复杂配置，支持Jupyter、远程VS Code、终端等多种开发方式，采用按需按量计费模式，国内网络访问稳定高速，能低成本满足模型训练、项目复现、算法调试等需求，是学生与开发者低成本使用高性能算力的常用工具。
AutoDL链接：AutoDL
这是官方的帮助文档：AutoDL帮助文档
1.1 主界面
1.1.1 顶部导航栏
- 算力市场：这里是购买 GPU 实例的地方，你可以选择不同型号的显卡（RTX 4090、A100、H100 等）和配置
- AI 应用：提供了很多一键部署的 AI 应用，比如 Stable Diffusion、ChatGLM 等，不用自己写代码就能用
- AI 服务器：适合企业用户的物理服务器租赁
- 帮助文档：遇到问题时第一时间来这里查，几乎所有常见问题都有详细解答
- 控制台：就是我们现在所在的页面
- 炼丹师：个人中心，包含成长值、会员福利等内容
1.1.2. 左侧菜单栏
左侧是常用功能的快捷入口
- 容器实例：管理你购买的所有 GPU 实例，包括启动、关机、连接、释放等操作
- 文件存储：相当于你的云端硬盘，可以永久存储数据，不会因为实例释放而丢失
- 镜像：保存你自己配置好的环境，下次创建实例时可以直接使用，不用重新配置
- 公开数据：平台提供了很多常用的公开数据集，比如 ImageNet、COCO 等，可以直接挂载到实例使用，不用自己下载
- 费用：查看消费明细、充值、开具发票
- 账号：管理个人信息、认证信息、安全设置
1.1.3 重要功能介绍
（1）算力市场
这里是购买 GPU 实例的地方，你可以选择不同型号的显卡（RTX 4090、A100、H100 等）和配置，不过1块多的很容易被抢完。
（2）容器实例
管理你购买的所有 GPU 实例，包括启动、关机、连接、释放等操作
（3）文件存储
相当于你的云端硬盘，可以永久存储数据，不会因为实例释放而丢失。但是不同区之间是不相通的，所以如果你要用的代码或者数据在北京B区，那么你就要去租北京B区的实例。
（4）镜像
保存你自己配置好的环境，下次创建实例时可以直接使用，不用重新配置。这里以我之前创建的一个实例为例说明(命名为MapQR)
这里就能看见我之前保存的镜像（MapQR）
（4）公开数据
平台提供了很多常用的公开数据集，比如 ImageNet、COCO 等，可以直接挂载到实例使用，不用自己下载
1.2 创建一个实例
（1）
我们先进入算力市场选择一个我们心仪的实例
（2）
选择GPU数量
（3）
勾选是否需要扩容
（4）
这里有三种镜像可供选择
（5）基础镜像
（6）社区镜像
（7）我的镜像
这里我们可以选择我们之前保存的镜像
都设置好后就可以创建并开机了
2.利用pycharm专业版建立远程SSH连接
2.1 连接教程
（1）
首先，我们需要一个pycharm专业版，没有的同学不要急（万能的淘宝）
注意这里的登录指令和密码（重点）
（2）打开pycharm
我们打开pycharm专业版
(3) 文件-设置
（4）添加解释器-选择SSH
（5）
这里就要用到我们之前的登录指令与密码
登录指令：ssh -p 21664 root@connect.westd.seetacloud.com
密码：123456
该怎么填写呢？
端口号：21664
主机：connect.westd.seetacloud.com
用户名：root
(我们这里暂且还用不到密码，只用登录指令即可)
（6）填写密码
（7）
我这里和我参考的一位博主不太一样：（但我后面用着感觉没什么问题，我自己也是小白，不太明白）
这是另一位博主的
2026.4.27更新：
我用另一台电脑登录的时候出现了，哈哈
（8）选择系统解释器
（9）选择我们创建的解释器
创建好后，我们就能在python解释器中看见我们之前创建的解释器（端口21664，我这里有俩个是因为之前我就创建了一个，然后为了写博客又创建了一遍）
（10）工具-部署-配置
（11）
选择端口21664（左上角的勾号要点），点击确定后，我们就可以使用了
2.2 使用
（1） 创建一个终端（并点击加号右边的符号，选择我们的云服务器21664，带有remote的）
这有俩个端口21664，但其中只有一个是我们要用的，就是Remote 3.8的，俩者区别如下：
选好后就可以啦
3.基础操作
3.1 如何上传资源至服务器
3.1.1 使用文件存储的方式
（1）
我们的实例是西北B区
（2）文件存储-西北B区-上传
（3）查找我们的挂载目录
（4）# 查看文件 ls /root/autodl-fs
3.1.2 pycharm上传代码
（1）右键项目源码-部署-上传
（2）左侧会出现一个文件传输，点击即可
（3）复制地址并运行
正确运行啦！
3.2 如何安装库
pip install即可
（后续我将会持续更新~）