如何在autodl上訓練模型

### 如何在AutoDL平台上进行模型训练

#### 账号注册与登录
进入AutoDL官网，在浏览器中搜索AutoDL并访问官方网站，完成账号的注册流程。注册完成后需登录账户以继续后续操作[^1]。

#### GPU服务器租用
对于希望降低硬件成本同时高效利用计算资源的研究者来说，选择合适的GPU服务器至关重要。通过AutoDL平台可实现这一点，尤其适合那些因个人设备显卡性能不足而寻求替代方案的人群。新用户初次体验时往往会选择该平台作为起点[^2]。

#### 学生认证申请（如有资格）
如果当前身份为在校学生，则建议申请学生认证来享受更多优惠政策和服务折扣。这一步骤并非强制性但对于符合条件的学生而言非常有利[^3]。

#### 数据准备与上传
为了便于管理和传输大型数据集，通常会先将所需的数据文件存储于云端服务如百度网盘或阿里云盘之中。接着，在启动AutoDL实例后，借助其内置工具——即`AutoPanel`中的公共网盘功能来进行授权链接设置，从而允许从指定位置下载必要的资料至实例内部环境内[^4]。

#### 环境搭建与依赖安装
确保工作目录下存在描述项目需求的`requirements.txt`文件后执行命令`pip install -r requirements.txt`以自动安装所有必需库版本。这一过程可以通过PyCharm IDE或者直接使用网页版Jupyter Notebook完成。

#### 训练配置调整
针对特定任务修改相应的参数设定非常重要。比如当处理YOLOv5目标检测算法时可能涉及到更改`.yaml`格式的数据定义文件内的路径指向等内容[^5]。

unzip "your_dataset.zip"

上述命令用于解压缩已上传的数据集以便进一步加工处理。