1.超算互联网网址

超算互联网

2.算力租用


登录后点击控制台，并选择notebook进行创建

页面展示了能够提供的显卡，目前可以使用4090，L20，A800,建议大家选择L20，性能不错切性价比高。

3.开发镜像

选择好了算力后需要为所租用的算计进行开发环境的搭建
镜像的意思就是提前帮你下载搭建好相应的环境，感兴趣的同学也可以探索其他镜像，如大模型相关训练，这里只介绍Pytorch相关环境搭建

我选择的镜像是比较稳定的版本，选择好后点击创建

4.使用方法


目前这个状态即为创建好环境并正在运行

点击Jupyterlab进行进一步使用，大家也可以通过ssh远程连接vscode，pycharm等IDE，这里不做介绍，有兴趣可以参考VSCode远程连接AutoDL服务器详细教程_vscode+ssh+autodl-CSDN博客
大家注意个人文件请存放在private data中，防止信息泄露

目前python3这个内核已经是可以使用的Pytorch虚拟环境，所谓虚拟环境，主要是由于不同的python项目可能需要不同版本的软件包，可能会出现兼容性错误，所以可以通过conda虚拟环境为每个python项目使用的软件包隔离起来，当然也可以多个项目使用同一个虚拟环境。
大家在安装anaconda时可以了解一下，python的anaconda作用_anaconda是什么，是干嘛用的，与python的区别是什么？-CSDN博客

由于本课程推荐大家使用李沐老师的课程进行参考学习，所以这里重新搭建一个李沐老师课程专用环境。《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation


在终端中新建一个conda环境，课程网站其实有安装介绍，大家可以先自行探索熟悉相应操作再对照我的教程


安装完后建议先执行conda init 并重启终端，否则可能报错。


安装GPU版本Pytorch

我们的下一步是安装d2l包，以方便调取本书中经常使用的函数和类：

这一步安装应该比较久，大家耐心等待。
接下来，需要下载这本书的代码
我遇到的问题：

  • 很多云 Notebook 没有 curl，但通常自带 wget。
    你可以先检查是否有 wget：

wget --version

并用 Python 解压

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python -c "import zipfile; zipfile.ZipFile('d2l-zh.zip').extractall('.')"

现在已经完成课程环境搭建

不需要这一步

直接新建启动页

可以看到并没有显示我们刚刚下载好的conda环境（d2l)，因为没有将其设置为notebook内核。

回到终端在这个 (d2l) 环境里安装 ipykernel，让它能被 Jupyter 识别：

pip install ipykernel

把当前环境注册到 Jupyter**

执行以下命令：

python -m ipykernel install --user --name=d2l --display-name "Python (d2l)"

再次回到启动页并刷新即可看到

现在即可打开目录中的Pytorch这本书进行课程学习

注意选择对应内核。