AutoDL云服务器深度学习部署全解析

发布日期： 2025-03-02 阅读量： 作者： 网络

一、准备工作与核心概念

AutoDL云服务器是专为深度学习和自动机器学习设计的高性能计算平台，提供GPU加速、预装框架和便捷管理工具。部署前需完成账号注册、实名认证及账户充值。建议提前准备本地数据集（如YOLOv5标准格式）并验证基础代码可运行性。

在算力市场中选择GPU型号（如TITAN Xp或2080ti）和区域后，创建流程分为三步：

实例启动后可通过Xftp或JupyterLab上传压缩文件，注意保持目录结构清晰。

通过SSH连接服务器后，按顺序执行以下操作：

更新conda源并创建虚拟环境：conda create -n py38 python=3.8
激活环境安装框架：pip install torch==1.12.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
挂载数据集路径：ln -s /root/autodl-tmp/dataset ./data

以YOLOv5训练为例：

典型训练命令示例

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt

可通过nohup命令后台运行任务，使用TensorBoard监控loss曲线。训练完成后导出ONNX格式模型并测试推理速度。

AutoDL云服务器通过自动化资源配置和预装环境大幅降低深度学习部署门槛，结合合理的环境配置与训练策略，可有效提升模型开发效率。建议开发者充分利用版本控制、日志监控等工具实现全流程管理。