远程租用服务器软件 第1篇
在这里我们首先选择无卡模式开机，顾名思义无卡模式开机即没有GPU有CPU开机（一般GPU被别人占满的时候，无卡模式还是依然能开机的），同时无卡模式只有元/时，我们可以用它进行数据的传输和环境的配置，有卡模式就需要根据你所选择的配置进行收费，如选择的4090需要元/时。
3）进入环境：conda activate base 创建新环境：conda create -n py38 python= 进入新环境，输入：conda activate py38 （推出py37的代码示例：conda deactivate） 在这里就可以根据项目需要配置相应的深度学习框架，我认为有三种方案， 一是可以使用官网命令直接安装对应的包，如
2、连接xftp
首先新建文件
名称可以随便起
主机为（即@后的所有内容）
端口号为ssh -p 123456 root@格式中的123456
连接后左侧为你电脑本机，右侧是云主机，在右侧打开你想要存放文件的文件夹，双击左侧本机文件即可将文件上传到云主机的对应文件夹。
5、验证cuda是否可用 ***（到这里之前为了省钱都是无卡模式开机，为了验证环境是否配置成功需要先关机再开机，这次开机不要选择无卡模式了，需要根据你选择的配置进行按小时计费）*** 进入notebook下的py38
远程租用服务器软件 第2篇
具体请参考这篇
或者将文件拖拽到JupyterLab的左侧文件夹位置（我觉得速度有点慢）
使用unzip命令将压缩包解压到服务器端
进入文件夹，输入
更改train中的的路径以及parameter中的path、train、val的路径
输入如下进行训练
共花了，训练结束如下
更改detect文件中的这几个路径
输入如下进行测试集训练，测试结束如下，训练结果保存在服务器的文件夹里
输入如下，将数据打包到中
将文件转移到自己本地目录下的yolov5/runs的文件下就好了
远程租用服务器软件 第3篇
（1）在选择地区时，一般选择距离自己最近的区，这样可以减少延迟，提高计算效率。 选择GPU（2）在选择GPU时，需要考虑GPU对应的地区，一般选择距离自己最近的区，整体区别不大。另外，GPU型号的选择也很重要，对应不同的显卡核心，不同的GPU型号的收费价格不同，越好的GPU收费越贵，看个人经济实力选择。
这里选择的是基础镜像
也可以选择Github上项目的社区镜像