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本文摘要：登录已购买的服务器，点击JupyterLab进入控制台。 下载ChatGLM2模型，建议提前从加速网站下载，避免慢速下载。创建“chatgl...
登录已购买的服务器，点击JupyterLab进入控制台。 下载ChatGLM2模型，建议提前从加速网站下载，避免慢速下载。创建“chatglm2-6b”目录用于存储模型，并在该目录下执行下载命令。 同时，创建“chatglm2-6b-code”目录存放模型代码，下载运行依赖。进入该目录后，执行相关命令下载代码。
选择GPU算力租赁平台时，需综合考量规模、定价策略、市场动态和个人需求。1 AutoDL凭借优势和市场活跃竞争，是目前值得推荐的选择，但用户在决定时需根据自身项目需求和市场变化进行评估。
在选择GPU租赁平台时，阿里巴巴云、腾讯云等大厂无疑是首选，因其规模与技术支持。不过，推荐的平台为智星云，这是由同学推荐给我的，使用体验非常出色。平台提供网页端和小程序“智星云算力”两种租用方式，就像使用软件APP一样，需要先注册账号，然后可进入算力市场选购。
对于预算有限的深度学习爱好者而言，MistGPU无疑是一个值得信赖且经济实惠的选择。
在众多提供GPU算力租赁的平台中，AutoDL、商汤、恒源云、数聚算力、讯飞云和金山云等脱颖而出。其中，AutoDL的总GPU规模超过1万个，是国内规模最大的平台。恒源云的规模在1000-1500之间，数聚算力在1500-2000，商汤则在1000-1200之间，而讯飞云和金山云的规模则相对较小，大约在500~1000张GPU之间。
〖One〗打开jupyter，在autodl-tmp文件夹中查看上传的.zip压缩文件。新建启动页，打开终端窗口。注意文件路径问题，进行解压缩操作。模型训练 通过pip命令安装所需包，使用cd命令切换文件目录，运行程序（例如python train.py）进行模型训练。
〖Two〗创建GPU实例首先，登录你的账号，进入算力市场或通过控制台，选择适合的GPU类型，如TITAN Xp。接着，配置镜像，包括框架、版本、Python和CUDA版本，点击创建。实例启动后，你可以管理其状态，如关机、重启或无卡模式。
〖Three〗首先登陆AutoDL官网，找到算力市场租用服务器。租用后点击控制台，查看容器实例，获取服务器信息。使用专业版PyCharm，进行以下设置： 打开PyCharm设置，进入项目下的Python Interpreter。 点击设置，添加新配置。 复制服务器登陆指令，填写相关信息：Host、Port、Username，点击添加。
〖Four〗要使用AutoDL远程服务器连接PyCharm运行代码，首先需要租用AutoDL的服务器。在官网的算力市场选择合适的服务器，登录控制台后找到你的服务器信息。接下来，确保你拥有PyCharm的专业版本。在PyCharm中，找到项目设置下的Python Interpreter，点击添加。
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