使用恒源云服务器跑深度学习（使用pycharm_professional，FileZilla，xshell）

Posted 2023-04-06 若oo尘

目录

一、前言

二、操作

1.创建账户

2.使用OSS将本地电脑的数据上传服务器

3.创建实例

4.将服务器数据上传我们的实例

（1）开机

（2）使用Xshell命令行远程登录

（3）在实例环境下操作

5.使用pip管理python包

6.使用pycharm专业版远程调试程序

7.使用FileZilla上传与下载数据

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一、前言

恒源云的“新手入门”和“文档中心”其实就很不错。恒源云官网

在官网里就能直接下载oss.exe，Xshell，FileZilla 

不过每个人都有每个人的喜好。比如我，我使用的IDE是Pycharm专业版，文件传输选择恒源云的oss.exe与FileZilla，命令行操控采用Xshell。这几个软件一起实用都能很好的实现我的需求

说一下它们各自的优点

Pycharm专业版：可远程操控，并且我用习惯了，需要破解，建议上淘宝

oss.exe：速度极快，免费

FileZilla：可视化操作，免费，但是只能传小数据，传输速度一般 

Xshell：方便，连接稳定，免费

二、操作

1.创建账户

它会免费赠送50G的oss存储。

2.使用OSS将本地电脑的数据上传服务器

在恒源云下载oss.exe，采用命令行格式传输数据。在自己本地的电脑中，可直接打开oss.exe（如果是直接打开.exe文件，则前缀不用加“oss”）。

先登录账号

login

再输入自己在恒源云创建的账号和密码，即可登录

随后使用如下命令传输数据。注意，数据必须为压缩包形式

cp xxx1 oss://xxx2

其中

xxx1为本地文件的路径

xxx2为服务器文件夹的路径

 这样在我的数据中心就能看到了

3.创建实例

实例是指：我们具体租的电脑，选一个合适自己的显卡

选择实例镜像，第一次创建实例，选择官方的镜像即可

4.将服务器数据上传我们的实例

（1）开机

这里要先让实例开机，实例开机后，“在登录指令”那里会有实例的主机名、账号名、密码。

 可将其复制在txt中，方便使用 

（2）使用Xshell命令行远程登录

接着用Xshell远程登录实例

如果有时候出现连接着就突然断开连接的现象，那么可以想Xshell换成Putty，Putty同样也免费易使用

（3）在实例环境下操作

登录后，使用oss。由于oss已经默认被加入到了实例的环境变量中，可使用如下命令

oss login

oss cp oss://xxx2 xxx3

第一行是登录

第二行：xxx2是储存在服务器中的数据，xxx3是想要在实例中存放数据的位置。恒源云建议放在/hy-tmp/中初始50GB免费，扩容价格每GB 0.0004元/小时）

随后，解压压缩包，推荐使用7z

先安装

apt-get install p7zip-full -y

相关命令

7z x compress.zip -o/hy-nas

7z x compress.rar

 第一行：“compress.zip”指压缩包名字，-o后面接解压文件夹名字

第二行：直接解压至当前文件夹

压缩命令

zip -r compress.zip directory

directory是压缩结果的目录 

5.使用pip管理python包

使用pip命令非常方便

 pip list

pip install xxx

pip install --update xxx

6.使用pycharm专业版远程调试程序

（1）在菜单中打开 Tools -> Deployment -> Configuration

 （2）选择SFTP

（3）填写服务器名称，随意填 

 

（4）点SSH configuration 

 

 （5）点加号

（6）填写服务器信息，Host是服务器名，User name是用户名，Port为端口号，Password为密码，点击Test Connection，如果提示能连接，那么说明上述信息填写没有问题，接着选OK。

 

（7）修改Python解释器

我们通常在自己电脑中是使用自己电脑下的解释器，那么现在我们使用服务器

 这里Interpreter在图中有误应为/usr/bin/python，设置Sync folders，该选项为设置实例中的同步目录，这里很重要

 Local Path也要修改，这里是本地程序的路径

 这样就完成了本地程序与服务器程序同步的操作，还可以在Tool-Deployment-Automatic Upload自动上传程序。当运行本地程序时，会自动上传程序。注意，如果只是程序，那么上传速度很快；如果是同步数据集，那么速度很慢，不如先将数据集压缩成压缩包再利用先前的方法上传实例更快。

此外，如果出现无法同步的现象，那么多试试Deployment中的东西（我估计是BUG）。

7.使用FileZilla上传与下载数据

（1）在文件->站点管理器填写实例相关信息，然后协议要用SFTP

 （2）选择连接后，就能可视化传数据了。使用鼠标拖动就能完成

恒源云_云GPU服务器如何使用Spyder？

文章来源 | 恒源云社区（专注人工智能/深度学习云 GPU 服务器训练平台，官方体验网址：恒源智享云)

原文地址 | spyder

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分享了几个礼拜的社区大佬的文章，今天给大家换个口味的。

了解了那么多算法类深度学习的知识，总归是要应用到实际的，各位小伙伴你们说对不？

而在运用那些知识之前，各类代码编辑器，你们又了解多少呢？

今天，小编给大家带了一篇介绍Spyder使用方法的文章，想了解的小伙伴，就继续看下去吧！

正文开始：

Spyder 是一款免费、开源的跨平台 Python 语言开发环境，提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性。使用其远程连接功能使用远程 Python 解析器。

创建好实例后打开该实例的 JuypterLab，新建一个终端。也可以通过 SSH 客户端工具连接到实例内。

在终端窗口执行命令安装安装 spyder-kernels，并开启一个 Kernel。启动后需要记录提示的 kernel 文件名，这里为 kernel-203.json。

pip install spyder-kernels --no-cache
python -m spyder_kernels.console

此时 kernel 已经正在运行中。从菜单中新建一个新的终端窗口。

新窗口中执行 jupyter --runtime-dir 命令，查看 runtime 目录。进入该目录，查看刚才记录的 kernel 文件的内容。将整段 JSON 内容复制。

jupyter --runtime-dir
cd /root/.local/share/jupyter/runtime
ls
cat kernel-203.json

内容复制到本地的文本编辑器中，保存为本地一个 JSON 文件。在这里存储到本地 D:\\kernel.json。

打开 Spyder 编辑器，在菜单中选择 Consoles - Connect to an existing kernel。

从 我的实例 的登陆指令中提取登陆的主机名、端口号和用户。如 ssh -p 39815 [e-mail]，提取后的信息如下。

Hostname	Port	Username
i-1.gpushare.com	39815	root

在 Spyder 连接配置中勾选 This is remote kernel 选项。Connection file 选择刚保存的 JSON 文件。将信息填写在 SSH 配置中，Password 从 我的实例 中点击复制密码粘贴。可以勾选左下角 Save connection settings 保存设置。点击 OK。

连接成功后在右下角会自动出现远程窗口，输入 !开头的 Shell 命令可以执行 Linux 命令。

Spyder 不能在远程运行本地的文件，直接使用 Run 会提示文件夹或文件不存在。使用 Run cell 可以逐块使用远程解析器执行。