本人因为实验需要，经常在网上租服务。之前用过Autodl平台，也出了相关教程Autodl使用教程。因为Autodl上面的卡空闲的比较少，而且都比较贵，最近发现了恒源云这个新平台。感觉上面服务器的普遍比Autodl上的便宜（没有严格对比），但是恒源云也存在一个问题，就是租一个服务器上面只有一个显卡，一遍关机后再打开，显卡都不是空闲的，这个时候需要重新租一个服务器，将之前的信息迁移过去。因为本人的实验环境配置都比较简单，所以本人基本上都是重新配置一下就好了。环境配置不复杂的朋友可以考虑一下这个平台。 本人学生党，总之性价比为王！！！！！！！！ 接下来本来就用我研究时序方向的Sageformer这篇论文的代码来详细解释每个步骤。 注意1：必须使用PyCharm专业版才能进行远程连接 下面是安装PyCharm专业版的方法： （1）PyCharm下载PyCharmPyCharm （2）PyCharm专业版安装教程安装教程PyCharm（针对通过学生教育邮箱认证后） （3）如果没有认证学生邮箱，可以参考该其他方法链接下的步骤专业版其他安装方法 注意2： 本篇文章是侧重于PyCharm的远程连接的描述，对于恒源云的注册使用以及数据集上传这些步骤没有描述（也因为本人是之前注册以及数据集上传的），有需要的朋友们可以参考这个链接恒源云初始使用
1.注册登录
恒源云官网恒源云，第一次使用注册，就是用自己的手机号，需要记住设置的密码，后面要用到！！！
2.租用服务器
2.1 登录成功之后，进入到这个界面，点击控制台，创建新实例。 2.2 进入到这个界面之后，就可以根据自己的需求进行显卡的选择了，我的实验的算力要求不高，我一般选3070都够了。 2.3 选好显卡之后，就是配环境了。我这里选择的是官方镜像（不用下载额外的安装包），然后看自己跑的代码里面的requirement文件里面的环境需求，选择版本，最后点击创建实例。 创建成功之后，在我的实例里面就显示为下面的情况，这里比较常用的就是登陆命令（用于后面远程连接的Id号和密码）、实例监控（可以看到CPU和GPU的使用情况）
3 远程连接
OK！现在一切准备就绪，PyCharm专业版以及服务器租好了，现在我们就可以进行远程连接了！ 3.1 通过PyCharm打开项目，在右下角点击Interpreter，然后选择Add New Interpreter，接着选择On SSH。 （这一步如果觉得不方便的话，也可以通过File–Settings–Project–Python Interpreter–Add Interpreter–On SSH） 另一种打开方式 3.2 开始远程连接信息填写 复制刚刚实例信息中的登录命令，下面是命令组成的含义，我们需要一一对应填写。这里需要记住的就是端口号 复制SSH密码 3.3 Local Path和Remote Path路径的配置 最后一路点Next就来到最后这个界面，这个界面是需要我们配置我们项目本地和远程的映射路径。选择System Interpreter–点击Sync fields–点击Remote Path（这里不用管Local Path）–找到并右击hy-tmp文件夹–新建一个文件夹，命名就是你Project的名称，方便我们查找项目，后面项目也会映射到这个路径（我这里是/hy-tmp/Sageformer） 3.4 打开Terminal，选择SSH端口 选择我们刚刚配置的服务器的端口号 选择成功后，进入我们刚刚创建的Remote Path（我这里是/hy-tmp/Sageformer）,配置任务基本就完成了！ 注意使用小技巧！！！ 点击Tool–Development–**Automatic Upload（always）**修改了代码之后会自动上传到服务器；Browse Remote Host这个会在界面右上角显示远程服务器的文件夹，方便显示直接操作远程的文件（注意：如果你有多个远程连接端口的话，需要先选择对应本项目使用的端口号）
4 其他
快速开始也可以直接参考恒源云的官方文档快速开始 数据集的上传和下载，因为本人数据集是之前上传的，所以这里就没有进行这一步了，大家可以参考这篇文章的数据集上传步骤恒源云数据集上传 下面是数据集的下载： 4.1 首先登陆我们的账号输入oss login，然后再输入我们的恒源云账号和密码 4.2 输入oss cp oss://datasets/all_datasets.zip .就可以进入到自己数据集存在的路径并且进行下载了！ 4.3 下载成功后，解压压缩包unzip all_datasets.zip 这就是PyCharm在恒源云上进行远程连接的所有操作步骤，配置过程还是比较简单的。这个文章是个人使用后的总结，如果朋友们发现问题以及不懂的地方，欢迎和我讨论！
参考阅读
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