GPU租赁教程/云主机使用教程/在线GPU环境部署/免费GPU/免费算力||运用云服务器，跑自己的深度学习模型（保姆级教程）
一、环境准备
- pycharm professional（需要pycharm专业版，社区版不行）
- 潞晨云(@潞晨科技)访问链接，目前应该是最便宜的GPU租赁平台了，不知道之后会不会涨价，点我链接注册送10元代金券，能跑6个小时的4090
- windows系统的电脑
二、具体步骤
1. 登录潞晨云
2.点击云主机，配置SSH公钥
点击添加SSH公钥。
获取方法
在windows客户端生成公钥私钥文件：
win+r键打开运行窗口，输入cmd进入命令提示符窗口，输入下面指令：
ssh-keygen -t rsa 之后一路按回车键，最后会生成密钥保存的地址，根据这个地址，在文件夹中找到名为id_rsa.pub文件
找到后用记事本打开，复制所有内容，粘贴到潞晨云公钥中，其中名称任意起一个，这里取’MyComputer’
完成后点击添加
3.选择GPU
在算力市场，可以选择符合自己需求的机器，一般的数据集几千到几万的项目4090足够用了，性能的话H100>H800；A100>A800；H800>A800。这里我们选择一台4090，点击西北2区，有空闲的之间点击就可以。
点击后进入具体配置页面：
计费方式潞晨云有个创新的潮汐计费，具体计费方式可以自己看看，根据自己的需要选择，然后显卡数量这里选1个，后续多卡训练可以选多个，镜像的话，我选择的是CUDA(11.7)，这里根据自己的项目具体情况选择。本例程采用的是Yolov8模型。挂载公开数据根据实际需要选择。点击创建。
4.连接Pycharm
打开pycharm专业版，选择自己的项目，然后依次点击左上角File-Settings，依据下图打开python解释器
在右侧点击Add Interpreter
选择On SSH
这里选择New，然后回到租赁页面，打开云主机，看GPU是否已经初始化完成。等初始化完成后，在SSH连接那列复制登录指令。
登陆指令你粘贴到文本框里或者记事本里，格式如下：ssh root@60.165.238.xx -p 303xx
其中root是用户名(Username)，@后面的 60.165.238.xx 是Host，p后面的303xx是端口号(Port)，依次填好后选择Next
接着都点next就行，后面会出现这个界面
这里根据自己的个人习惯选择，最后点击创建(Create)即创建成功
现在已经连接成功了，可以根据图示浏览服务器的文件夹
运行代码的话，点击下方Terminal，在下选箭头那里选择自己的服务器，进入自己的项目文件夹运行。注意，刚开始会将本地的文件上传，这需要等待一段时间。
教程到这就结束了，如果有问题请发在评论区，博主看到会第一时间解答。