“好物”推荐+Xshell连接实例+使用Conda创建独立的Python环境

目录

• 主题：好易智算平台推荐+RTX 4090DGPU实例租用演示+安装配置torch1.9.1+cuda11.1.1环境
• • • 引言：算力的新时代
    • 平台介绍：技术与信任的结晶
    • 使用案例：实际使用展示
    • • 创建实例
      • 开始使用
      • 连接实例（下文演示使用Xshell连接，后续传文件也有配套的sftp可以使用）
      • sftp传文件
      • 查看服务器配置，使用Conda创建独立的Python环境
      • 重要的再说一次！！！
      • 结语：开启您的算力之旅

        主题：好易智算平台推荐+RTX 4090DGPU实例租用演示+安装配置torch1.9.1+cuda11.1.1环境

        听说这几天还有新活动， 显卡4090D包月仅需几百块钱，文章结尾看彩蛋

        引言：算力的新时代

        在当前信息化快速发展的时代，从人工智能、大数据分析到复杂的科学计算，各行各业对高性能计算的需求日益增加。然而，高昂的设备投入和维护成本使得许多企业和研究机构难以负担。算力租用服务，作为一种灵活且经济的解决方案，正逐渐成为市场的新宠。本文将介绍一家领先的算力租用平台，探索其如何通过提供顶级的硬件资源、灵活的租用模式和优质的客户服务，支持各类企业和科研机构实现技术创新和业务增长。

        平台介绍：技术与信任的结晶

        好易智算是重庆博拉智算科技有限公司研发、推出的一款提供GPU算力租赁服务的网站，主要功能为GPU算力租赁。

        主要优势如下：

        • ①对比其他平台，卡源丰富，通过底层优化，不会出现有卡不能开机的情况；

        • ②优质算力集成多款主流免费应用（比如Stable *** WebUI，Lang** Chatchat等），后期后集成更多，敬请期待；

          

        • ③免去繁琐部署，一键开机，即开即用；

          以前要想使用GPU算力相关服务器一般去阿里云或者腾讯云租用，

          • 要不就是按量计费太贵，包月的话又没有那么高的使用率，也容易浪费了，
          • 现在有了这个平台，随时需要随时用，不用的时候就关机，也不浪费，文件都会保存
          • 另外一点就是，会提前安装好（比如Pytorch，Tensorflow，miniconda），免去了很多部署的环节，节约了很多时间

            对比其他竞品平台

            

            主要的软件功能有下面三点

            好易智算共有算力市场、应用市场、交流社区三大功能模式。

            • 算力市场

              该平台提供多样化的显卡类型，以及弹性、可扩展的云计算资源，例如：RTX3090、RTX4090d、A100、Atlas 300V、Atlas 300T等，旨在满足用户对于低成本、高效率的使用需求，确保每一个创新想法都能迅速转化为现实。

            • 应用市场

              好易智算的应用市场提供了包含Stable Diffusion WebUI、SadTalker、ComfyUI、Facefusion、Langchain Chatchat、Musetalk、Wav2lip、Fooocus、lora-scripts等在内的多款应用，涵盖AI绘图、视频生成、图片生成及音频生成等多元化场景制作应用，无需部署、开箱即用、即点即用，为用户提供流畅、便捷的创作体验。

            • 交流社区

              平台还设有交流社区，为用户提供一个自由、开放的平台，进行技术交流、资源分享与成长学习。多元化场景制作应用，无需部署、开箱即用、即点即用，为用户提供流畅、便捷的创作体验。

              使用案例：实际使用展示

              创建实例

              1. 首先进入好易智算官网：好易智算|省心、省时、省钱
              2. 通过手机号或者微信扫码就可注册，登录（可以领5元的代金券）

              

              1. 点击上边栏的算力市场，然后如图点击立即创建

              推荐优先选择RTX 4090D/24GB，库存充足

              

              1. 根据自己的情况选择创建的参数

              

              

              当然，还有些社区镜像可以选择，甚至可以根据自己的需求自己上传镜像

              

              1. 创建成功的页面，显示运行中说明创建好了

              

              1. 查看性能监控

                 

              2. 自定义服务

                 

              开始使用

              进入JupyterLab

              注意：JupyterLab的工作目录为/root目录，而非/系统根目录

              基本功能介绍

              1 JupyterLab界面说明

              

              1. 上传文件

              

              1. 使用Notebook

              

              打开新终端

              

              

              访问打开的终端或Notebook（JupyterLab在关闭终端/Notebook选项卡后默认不会终止，仍然在运行）

              

              文件管理

              在下面区域鼠标右键

              

              连接实例（下文演示使用Xshell连接，后续传文件也有配套的sftp可以使用）

              1. 查看登录信息

              

              1. Xshell连接

                 

              2. 登陆成功页面

              

              sftp传文件

              借助Xftp与好易智算服务器实例连接，开始上传or下载数据

              注意：

              上传or下载数据时，请开启无卡模式开机，为了省钱！！！

              上传or下载数据的简单方式：直接在Xftp中拖动文件

              左边的拖动到右边：本地->好易智算服务器实例（上传）

              右边的拖动到左边：好易智算服务器实例->本地（下载）

              2.2 Xtfp与服务器实例连接

              （1）点击无卡模式开机（不一定要是无卡模式哈，只要开机就行）

              （2）在之前Xshell已经连接上服务器的基础上，点击如下按钮一键连接

              

              （3）连接成功界面

              

              注意：如果你没有使用Xshell的话，只要连接SFTP，步骤可以参考Xshell连接服务器实例的步骤，是一样的

              • 准备好这些文件（来这里拿—》我是取自一个

                ）或者直接服务器安装(下载会比较慢)

                torch-1.10.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

                torchvision-0.11.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

                torchaudio-0.10.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

                如果需要其他版本的镜像，可进入到这个链接，这是所有torch系列的镜像列表：Links for torch、Links for torchaudio、Links for torchvision（有时候会卡着，多试几次就能进去了）[更新：找到一个镜像，可以根据自己想要的cuda版本选择：https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/?mirror_intel_list]

                查看服务器配置，使用Conda创建独立的Python环境

                • 查看服务器python版本

                  

                  • 更新apt包，安装build-essential

                    sudo apt update
                    sudo apt install build-essential
                    

                    

                    #创建python环境
                    conda create -n pytorch1.8 python==3.9
                    #激活python环境
                    conda activate pytorch1.8
                    

                    

                    

                    • 在新虚拟环境中安装torch和torchvision，下面是一种成功的方法----》—

                      安装时间比较久，需要等一段时间（可以看我上面说的去下载压缩包传到服务器）
                      pip install torch==1.9.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
                      pip install torchvision==0.10.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
                      

                      

                    • 查看是否成功

                      python
                      >>> import torch
                      >>> print(torch.__version__)
                      >>> import torchvision
                      >>> print(torchvision.__version__)
                      

                      重要的再说一次！！！

                      新用户注册免费五元体验金，这几天还有新活动，7月12日截止， 显卡4090D包月仅需399元（原价1315元/月）限时限量，先到先得

                      

                      其他的我就不多说了，你们可能没有我这么顺利，多专研专研总能搞出来的…有什么问题需要沟通的可以关注私信我。谢谢

                      结语：开启您的算力之旅

                      随着技术的不断进步和计算需求的日益增长，算力租用服务提供了一个成本效益高、灵活便捷的解决方案。无论是初创企业、研究机构还是大型企业，本平台都能提供符合您需求的强大算力支持。现在就注册，体验前所未有的计算速度和效率。