AutoDL云服务器高效配置与连接指南
一、实例快速配置
在AutoDL官网创建实例时，应优先选择支持CUDA的深度学习镜像，例如PyTorch 2.0 + CUDA 11.8组合。GPU类型建议根据模型规模选择A100/V100等专业计算卡，存储空间建议预留50GB以上用于数据集缓存。
- 中小模型：RTX 3090 + 50GB存储
- 大语言模型：A100 80G + 200GB存储
二、开发环境连接
通过PyCharm专业版建立SSH连接时，需复制实例的登录指令完成认证配置。解释器路径应指向conda环境目录，典型路径为/root/miniconda3/envs/[环境名]/bin/python。
- 在PyCharm中创建SSH配置：主机填connect.region.gpuhub.com
- 设置自动同步目录：建议映射到/root/project路径
- 验证解释器版本：执行python –version确认环境
三、环境优化技巧
使用AutoDL提供的预配置镜像可节省85%环境搭建时间。推荐采用分层存储策略：
- 系统盘：安装基础运行环境
- 数据盘：挂载autodl-fs存储卷保存数据集
- 临时缓存：利用/dev/shm内存加速IO
四、数据管理策略
推荐通过Xftp或scp命令传输大型数据集，单个文件超过10GB时建议先压缩再传输。训练结果保存路径应设置自动同步到本地目录，避免实例释放导致数据丢失。
- Xftp：稳定但速度较慢
- rsync：增量同步效率高
- OSS直传：适合TB级数据集
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