云服务器是近年来兴起的一种新型服务器，它具有弹性、可扩展、按需付费等优点，深受广大用户的青睐。对于有建站、部署应用等需求的用户来说，租赁云服务器是一个非常好的选择。
云服务器租赁价格
云服务器租赁价格受到多种因素影响，包括服务器配置、地域、服务商等。其中，服务器配置是影响价格的最主要因素。
不同配置云服务器租赁月费
下表列出了不同配置云服务器的租赁月费。
| CPU 核数 | 内存 | 硬盘 | 带宽 | 月费 |
|---|---|---|---|---|
| 1 核 | 1 GB | 20 GB SSD | 1 Mbps | 99 元 |
| 2 核 | 2 GB | 40 GB SSD | 2 Mbps | 199 元 |
| 4 核 | 4 GB | 80 GB SSD | 5 Mbps | 299 元 |
| 8 核 | 8 GB | 160 GB SSD | 1 |
AutoDL部署ChatGLM2详细教程
AutoDL平台提供算力租赁服务，租用云GPU成本较低，适合学习和小型项目使用。
在部署ChatGLM2模型时，首先需注册并租用AutoDL平台的GPU资源。
选择靠近你的地区以减少网络延迟，并注意以下几点：1. 登录已购买的服务器，点击JupyterLab进入控制台。
2. 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。
3. 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。
4. 配置模型地址，将代码目录下的“web_”文件中的模型地址修改为你下载的模型路径。
5. 启动服务，执行命令，确保无错误输出。
若出现Gradio版本过高的错误，调整gradio版本。
6. 为访问本地内网地址，配置反向SSH访问，输入相关命令，其中7860为端口号，通过控制台获取连接信息。
7. 启动成功后，访问localhost:6006可访问ChatGLM2模型界面。
AutoDL-AI算力云线上lora模型训练平台讲解教程，面向纯小白修成炼丹师全面解析
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根据算力需求选择合适的GPU型号和数量，合理分配资源。
完成主机选择后，根据实际需求，决定是否扩展数据盘。
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在控制台查看实例信息，了解当前状态。
开机后，进入系统盘和数据盘界面，开始模型训练。
确保素材图和标签文本正确放置在指定文件夹。
注意系统盘和数据盘的区分，正确管理文件。
配置“”文件，调整训练参数，确保训练过程高效、准确。
遵循配置文件中的参数指导，设置预训练模型、数据集路径、网络维度等关键参数。
学习训练过程中的注意事项，如底模选择、文件命名规则、训练数据质量等。
在终端执行训练命令，启动模型训练。
等待训练完成，确保训练过程无误。
训练后，下载模型，结束在线系统运作时，务必选择关机操作，避免资源浪费。
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AUTO DL 云服务器使用
登录账号：ssh -p 端口 xxxx@xxxxxx密码：准备1. 压缩数据：tar -cvf ./test tar -xvf 2. 打包环境：conda install -c conda-forge conda-pack conda pack -n上传1. scp -rP 端口 xxx@xxxx: 上传代码至：/zhaohx2. scp -rP 端口 xxx@xxxx: 上传环境至：/root/autodl-tmp/zhaohx3. 新建环境文件夹：mkdir flownet24. 解压：tar -xvf -C ./flownet25. 更新环境：export PATH=/root/autodl-tmp/zhaohx/flownet2/bin/:$PATH6. 上传数据至：/root/autodl-tmp/zhaohx/data运行安装gcc7,g++7：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt-get update sudo apt-get install gcc-7 sudo apt-get install g++-7 将gcc7，g++7作为默认选项：sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 100 sudo update-alternatives –config gcc sudo update-alternatives –install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 100 sudo update-alternatives –config g++ sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 50更新代码：cd networks/correlation -> python install cd networks/roilign -> python install cd prepare_kitti/pykitti -> python install运行代码：python
