最近，学校的课程开始人工智能实训，家里的笔记本显存不足（6G），只能借助云算力跑模型，踩过一些坑。这篇经验总结不是教导如何学习人工智能，而是如何使用云算力。
送算力，没什么好说的（图1）
（图2）
如果你的文件中有.sh和.py 选脚本任务就对了（图3）
然后直接下一步（图4）
创建数据集，把电脑的文件拖进去，注意，无法文件夹拖入。
Q：“啊？那我数据集只能混在它的一个文件夹里吗？真不好用！”
A：“可以在创建项目前建立多个数据集，选择添加数据集，这个是按文件夹拖入的。”
（图5）
点击我的项目，看见新创建的项目（图 6）
看见run.py和run.sh了吗？它只能运行py和sh文件
Q：“好可怕的注释，满满一页的使用说明，好可怕!!!”（图7）
如果你有兴趣，愿意多花些时间仔细阅读它的文档，同样可以弄明白（图8）不过，浓缩才是精华！
首先，毋庸置疑！文档里最重要的莫过于python的库了，因为它决定了你的代码能否跑起来。
AI Studio拥有绝大部分的库，但是，但是！例如pytorch，argparse和sentence-transformers竟然没有！！！
不过——我们完全可以自己安装！就像安装自己电脑的环境一样！
（图9）
Q：“后面一串什么 -i 巴拉巴拉的要不要呢？”
A：“其实不用，它会自动跳到清华镜像站下载的。即使我加了阿里云，它还是去了清华。
在这里，数据集的路径由两部分组成：（固定死的，复制就完事了）'' + '（图10）'
文件夹同理，点文件夹的复制路径按钮
为了方便起见，我建议修改成它建议的：=""（为了利用重复的根路径）
train_datasets="${}
把输出路径改为：（固定死的）
完整见图（图11）
启动命令填入：
保存提交，一气呵成
点击历史任务查看提交情况
据我个人经验而言，很大概率你会遇到以下问题：
Q：“库的缺失”
A：“在.sh文件中“pip install”
Q：“训练过慢”
A：“cpu在跑，gpu根本没用上。你需要更新云端计算机的cuda，很麻烦是不是？这会发生在0.5算力卡的低端计算机上，但是！！！如果你改用4算力卡的，就没问题！！！我也不知道为什么，反正我碰到过！！”
Q：“呜呜呜，4算力卡也不行。”
A：“请看”
A：“有时候，云计算机的最新库会被你新安装的库卸载掉一些组件，导致版本变低，无法满足cuda的要求。你只需要找到requires XXX库==XXX版本 这句话，在安装库的最后加上pip install XXX库==XXX版本? 即可！我个人猜测，这就是为什么AI Studio缺失库的原因。”
报错，加上，重复几遍就绝对可以运行了！
Q:“我下载库很慢怎么办？”
A：“通常来讲，镜像源很快才对，但是！！！也有例外，比如我遇到的”
我不清楚是没有镜像还是什么，慢的离谱！！这种似乎还是从国外下载的。
我建议换个时间段，比如
BC链 http://www.chinabic.com/?id=103 转载需授权！
网友评论