autodl训练vscode

### 如何在 VSCode 中进行 AutoDL 模型训练 #### 使用 VSCode 和 SSH 连接到 AutoDL 服务器 为了在 Visual Studio Code (VSCode) 中使用 AutoDL 的 GPU 资源来训练模型，可以按照以下方法完成配置： 1. **注册并租赁资源** 打开 AutoDL 官网，创建账户并登录。选择适合的显卡资源配置，并点击“租赁”。在此过程中，可以选择自动配置的基础环境（如 PyTorch 或 Miniconda），以便简化后续开发流程[^3]。 2. **获取 SSH 登录信息** 租赁完成后，在 AutoDL 控制台页面找到分配给您的实例 IP 地址以及默认用户名和密码。这些信息用于通过 SSH 协议连接到远程服务器。 3. **安装必要的工具** 确保本地计算机已安装最新版本的 VSCode 及扩展插件 Remote - SSH 插件。此插件允许开发者轻松建立与远程 Linux 主机之间的安全通信通道[^2]。 4. **设置 SSH 配置文件** 编辑 `~/.ssh/config` 文件，添加如下条目以定义一个新的主机名指向目标机器： ```plaintext Host autodl-instance HostName <your_instance_ip> User root Port 22 IdentityFile ~/.ssh/id_rsa ``` 替换 `<your_instance_ip>` 为您实际获得的公网地址；如果未启用密钥认证，则需手动输入密码验证身份。 5. **启动 VSCode 并连接至云端实例** 在 VSCode 内部按快捷键 Ctrl+Shift+P 启动命令面板，搜索 “Remote-SSH: Connect to Host...”，然后从列表中选取刚才设定好的别名 `autodl-instance` 开始同步操作。首次访问可能需要接受指纹确认请求。 6. **克隆项目仓库或上传现有代码** 成功进入远程工作区后，可以通过 Git 命令拉取最新的源码副本或者利用 XFTP 工具拖拽方式传输本地文件夹内容至上述环境中。 7. **调整依赖项管理策略** 如果之前选择了自定义 Conda Base Environment ，那么现在应该激活对应的虚拟隔离空间执行 pip install requirements.txt 来满足特定库需求: ```bash conda activate base pip install -r /path/to/requirements.txt ``` 8. **编写脚本调用 YOLOv5 API** 创建 Python 脚本来加载预训练权重并对图像数据集实施推理检测功能。例如下面展示了一个简单的例子演示如何初始化模型对象并预测单张图片中的物体类别标签： ```python import torch from models.experimental import attempt_load device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device).eval() results = model(img, size=640) print(results.pandas().xyxy[0]) ``` 9. **提交作业调度指令** 当一切准备就绪以后，最后一步就是把整个计算任务交给后台进程处理直到结束为止。通常情况下我们会借助 nohup 实现这一点从而避免因意外断线而导致中断风险： ```bash nohup python train.py --img-size 416 --batch-size 16 --epochs 50 > output.log & ``` 以上便是完整的基于 VSCode 对接 AutoDL 提供的服务来进行深度学习框架下的模型迭代优化全流程概述[^1][^3]。 ---