前言前一节分享了如何在GPU云服务器上创建实例并运行YOLOV5项目，但是使用命令行的方式容易劝退很多小白，并且有些环境配置是需要图形化界面的，所以这一节就教大家如何在服务器上使用图形化界面。如果有不会创建服务器的小伙伴，可以参考我的上一篇博客：GPU云服务器使用教程、运行YOLOV5项目并连接到本地VSCode（Pycharm）一、开启实例服务器进入恒源云官网：恒源云_GPUSHARE-恒源智
划重点：免费GPU，免费GPU，免费GPU官方说明：1.Colab是Google提供的一个研究型项目。可以免费使用CPU,GPU,TPU环境。具体可免费使用多久还不知道。2.Colab支持NoteBook的，支持各种深度学习框架。3.官方说明：https://colab.research.google.com/notebook与其花钱买服务器资源，用colab的免费资源真的是太香了。用于研究和测试
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2023-11-29 19:35:09
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服务器没有图形界面，而且现在也不在实验室，因此使用Xshell远程终端进行配置。大概分为以下几个步骤：python3.6——nvidia-driver-390—— CUDA9.0——CuDNN7.3——tensorflow_gpu-1.12.0选择安装tf1.12主要是因为服务器的驱动装了390，CUDA的版本限制，不确定装高版本tf会不会有问题。其中，关于版本选择的问题参考下图[1,
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2024-05-22 15:04:47
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一、前言现在自己的电脑真的不够用了，有的时候跑确实慢，一种是计算量大，另一种就是要不断请求别的web端，所以个人电脑，比如我是笔记本就更难受了，再来做AI用服务器再正常不过了，但是怎么非常简单的移植到服务器并完全托管使用是个操作，近来我做了一些金融量化的东西，用到了服务器跑，在这里稍微做个小笔记把，方便大家也用。二、首先我需要买个服务器我用的是阿里云的服务器，因为还是学生，就没买太贵的，没买ECS
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2024-01-16 15:30:20
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# GPU服务器如何跑深度学习项目方案
随着深度学习在各个领域的广泛应用，使用GPU加速训练模型已成为主流选择。本文将提供一个基于GPU服务器的深度学习项目方案，包括环境搭建、代码示例以及类图设计。
## 一、项目背景
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，然而，由于深度学习模型的复杂性，计算消耗较大，单纯依靠CPU进行训练往往达不到理想效果。因此，利用GPU进行加速训练能够
在学习的过程中，很多同学会因为没有带GPU的电脑影响了模型训练从而影响学习；此文详细介绍如何通过云服务器租用GPU进行模型训练，得到模型权重参数。大家在身边没有GPU服务器，或者算力不够的情况下，也可以采用这些云端算力平台进行使用。本次课程采用的算力平台主要是AutoDL AI算力云，官网链接是：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL。1.点击右上角的“注册”选项先进
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2024-01-21 02:06:13
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我们在做大模型应用部署时（如训练、微调、RAG），往往需要在前期就分析好硬件选型指标，或者我们给客户报方案之前，可能你已经有了一个方案，但是由于实践经验缺乏，不知道在硬件上该如何评估并上报。本文将在这些方面给予一些参照。? 这节课会带给你什么是 GPU 以及 CUDA 核心和 Tensor 核心的介绍大模型应用中如何选择GPU和云服务厂商，追求最高性价比AI 领域的 GPU 对比如何部署自己 fi
一、连接服务器下载xshell教育版本，https://www.xshell.com/zh/all-downloads/
新建连接，填写服务器、端口、用户名、密码终端页面 复制ctrl+insert 粘贴shift+insert
二、安装anacondaconda版本，测试是否安装condaconda --version
安装教程参考三、配置虚拟环境1、新建环境conda create -n to
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2023-10-09 10:42:32
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文章目录前言一、下载LibSVM安装包二、安装编译器并设置系统变量（已安装编译器可以跳过）三、安装编译LibSVM四、添加路径（选做）五、验证安装是否成功总结 前言由于LibSVM可以进行回归分析，也可以改变高斯核函数中的参数，故在MATLAB r2018b上安装LibSVM。 附安装包的百度云和阿里云下载地址：百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1e-NTctRg6rN
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2024-01-11 21:56:39
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写在前面我做毕设用的是这位博主的代码，他的代码注释写的非常清楚，在b站上也有很详细的教程，非常适合小白上手实战（尤其是大四要做深度学习毕设但是之前完全没有接触过深度学习的同学）。我用他的代码来训练自己的数据集，之前能够在自己电脑上跑通，但是因为后续需要跑更加复杂的网络，自己的电脑完全跑不动，所以选择用服务器来跑，我用的是AutoDL，如果有同学和我一样，用的是Bubbliiiing大佬的代码就可以
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2024-05-13 16:23:40
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摘要: 新到的linux服务器，在使用部署之前，建议通过如下文档所列项对服务器做一个最基本的软硬件配置检查，减少由于硬件或操作系统配置不当，引发后续问题或故障。我们曾经因为centos中linux内核版本、进程数配置、磁盘读写速度等方面问题，趟过几次坑。
类型描述解决方法内核centos6.6，内核为4.0.1时，solr4.9+jdk1.8.05启动异常，卡在solrcoreload
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2024-05-09 16:36:11
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# 如何在服务器上配置 PyTorch GPU
在深度学习项目中，使用 GPU 加速是提升计算效率的重要方式。本文将向你详细介绍如何在服务器上配置 PyTorch 使用 GPU。我们将逐步进行，确保你理解每一步的操作。下面是整个配置流程的概述。
## 配置流程
以下是配置 PyTorch GPU 的步骤：
| 步骤 | 任务 |
| ----
原创
2024-09-06 06:16:37
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最近心血来潮想学一下YOLOv3，于是就去网上看了YOLOv3在win10下的配置教程。在配置过程中塌坑无数，花了很多时间和精力，所以我想就此写一篇博客来介绍在在win10+vs2015的环境下如何配置YOLOv3。1.安装VS（YOLOv3支持vs2012、2013、2015，其他版本需要下载工具集）尽量安装vs20152.安装CUDA2.1确定自己电脑对应的CUDA版本号2.1.1打开控制面板
pycharm使用github一、配置Pycharm 不管你用哪种方法，进入pycharm的配置菜单。 选择上图中的version control。（这里插一句，不管有多难，在程序员的世界，请不要汉化，坚持使用英文原版） 按照图中所示，配置好github相关内容。没有github的同学，建议你自己前往官网注册，而不要通过它的快速
很多时候不同代码运行所需的环境不同，其实应该养成好习惯，跑不同的network在不同的环境里面跑。我服务器上已经安装好了python3.6版本的python。一、在Linux服务器中建立环境1.创建环境：conda create -n 环境名 python=3.62.进入环境：source activate 环境名3.安装pytorch:命令行：在pytorch官网https://pytorch.
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2023-06-04 10:25:19
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这个软件的坑有点多，但是迈过去了再回头看，也就那么回事，细心 + 耐心而已；什么是 PeerTube ？这个软件的坑有点多，但是迈过去了再回头看，也就那么回事，细心 + 耐心而已；什么是 PeerTube ？PeerTube 是一个开源的去中心化视频分享平台，类似于 YouTube。不同之处在于，PeerTube 使用 P2P 技术来分发视频，从而减轻了服务器负担。此外，PeerTube 支持自托
随着云计算技术的快速发展，GPU云主机作为一种新型的计算资源，已经得到了广泛的应用。GPU云主机的租用优势主要表现在以下几个方面：1、GPU云主机能够提供强大的计算能力相比于传统的CPU，GPU在图形处理、深度学习、科学计算等领域具有更高的计算效率。通过租用GPU云主机，用户可以充分利用GPU的高性能计算能力，加速各种计算任务的完成，提高工作效率。2、GPU云主机具有良好的扩展性和灵活性用户可以根
腾讯云异构计算服务器搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，下面分享腾讯云NVIDIA GPU云服务器配置CPU内存性能注意事项：NVIDIA GPU云服务器介绍腾讯云NVIDIA GPU 系列实例 采用 NVIDIA Tesla 系列 GPU，包括前一代 M40，当前主流的 P4/P40，以及最新一代的
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2023-08-09 16:16:46
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1.前言介绍最近我在使用python库做一些跟视频有关系的内容时，发现有些内容会特别占电脑内存和cpu，而且等跑完程序可能需要好几个小时，这时候我就想能不能把我的10元一个月的阿里云云服务器拿出来跑python？不用开电脑还能跑python程序，还能省几个电钱 。说干就干先展示一下在阿里云云服务器跑python的效果： 要想实现上图的效果，就需要按照如下步骤一步一步操作2.安装宝塔面板
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2024-06-02 11:38:05
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超级感谢up主7_xun的B站教学视频：适合深度学习小白的CV实战——在AutoDL上租用云服务器跑YOLOv5的全过程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1jA4y1o7Ph/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=e482aea0f5ebf4
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2024-01-16 16:13:12
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