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北京超级云计算GPU服务器的使用教程

Mr_LanGX 2023-04-12 原文

北京超级云计算中心（北京超算云）是一个很不错的训练深度学习模型的平台（主要是可以白嫖200元的GPU算力资源），官网连接。申请账号现在应该还送200元（我申请使用的是GPU服务器）。在官网中填写申请信息，然后等着客户经理给你打电话，然后把你的需求说清楚，第二天就能拿到账号了！！
注意：注册好的账号和平台使用说明，会通过邮箱发送给你。

一、拿到账号之后，开始进行如下操作：
①在官网下载并安装PC客户端，安装好并登录自己的账号，如图所示

②点击SSH软件登陆——>点击 连接

③出现此界面表示登陆成功。（此界面开头的一段文字简单的告诉了用户北京超算云的使用规则）

二、上传需要训练的模型的文件夹
①首先先要在自己的电脑上将代码都编写好，我个人使用的是YOLOv5_5.0的版本进行训练的，那就以它为例子进行讲解了。

②打开winscp软件，进行文件传输，将本地电脑上准备训练的代码、数据集等文件夹上传到超算云的服务器中（涉密数据集尽量不要传）

连接上去之后的界面：

此时要注意右边界面的路径，一定要点进去run文件夹里面，然后再进行文件传输，传输完的效果如下：

三、编写训练脚本（.sh类型的）
这个根据每个人的模型的不同而不同，可以请平台的工程师替你编写一个。
以我的为例：

#!/bin/bash
module load anaconda/2020.11
module load cuda/11.4
source activate torch1.10
export PYTHONUNBUFFERED=1
python train.py

四、进行模型的训练
①首先安装自己要训练模型的依赖库（打开超算云桌面上的SSH，在SSH界面中安装）
还是以YOLOv5_5.0为例子
1、加载 anaconda/2020.11。
module load anaconda/2020.11
2、创建一个名为torch.10（名字可以自己起，必须是英文的）的虚拟环境，python使用3.8的版本。
conda creat -n torch1.10 Python=3.8
3、创建完成后，激活虚拟环境（后续的操作都是在该虚拟环境下进行的）
先查看已经安装的环境
conda env list （得到的输出，带*号的代表目前激活的环境）
使用 source activate torch1.10 （激活刚才创建的虚拟环境）
4、根据模型的依赖库 自己安装即可
yolov5_5.0所需的环境：

pip install -r requirements.txt

base ----------------------------------------

matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.41.0

logging -------------------------------------

tensorboard>=2.4.1

wandb

plotting ------------------------------------

seaborn>=0.11.0
pandas

export --------------------------------------

coremltools>=4.1

onnx>=1.8.1

scikit-learn==0.19.2 # for coreml quantization

extras --------------------------------------

thop # FLOPS computation
pycocotools>=2.0 # COCO mAP

五、开始训练
打开超算云的SSH软件，依次输入以下命令

module load anaconda/2020.11
conda env list
source activate torch.10
cd 所在文件夹路径 （我的就是：cd /data/run01/scz1352/YOLOv5-5.0）
sbatch --gpus=1 ./sub.sh

然后就可顺利训练了

超级GPUxffxff0cxff0深度学习

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