快速上手

ssh root@<实例IP> -p <端口>
# 输入密码（密码在登录指令中）

# 上传文件到数据盘
scp -P <端口> /local/path/file.zip root@<实例IP>:/root/origin-data/

# 上传文件夹
scp -r -P <端口> /local/path/folder root@<实例IP>:/root/origin-data/

import torch

# 1. 确认 GPU 可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")

# 2. 加载数据
train_loader = load_your_data()

# 3. 定义模型
model = YourModel().to(device)

# 4. 训练
for epoch in range(epochs):
    for data, target in train_loader:
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch} 完成')

# 5. 保存模型到数据盘
torch.save(model.state_dict(), '/root/origin-data/model.pth')

# 后台运行训练脚本
nohup python train.py > train.log 2>&1 &

# 查看训练日志
tail -f train.log