服務(wù)器or本地項目部署全流程及常見問題記錄
同志們大家好，今天出一期在windows、linux & ubantu系統(tǒng)中部署yolo or rtdetr項目的流程，供小白快速入門?。暶鳎阂韵铝鞒叹谒{(lán)耘GPU平臺和魔鬼面具的rtdetr項目下進(jìn)行，其他項目如yolo系列均可使用該方法）
一、準(zhǔn)備工作
在此之前需要提前下載以下工具
1.顯卡資源（自用電腦 或 服務(wù)器平臺
2.Pycharm專業(yè)版，Vscode，或GPU平臺的Jupyter界面（以下教程在Pycharm專業(yè)版中展示）
3.XFTP文件傳輸助手（個人習(xí)慣，可使用其他文件傳輸軟件，較為方便）
相關(guān)鏈接附文章末尾
二、pycharm連接遠(yuǎn)程服務(wù)器方法
以下流程均在b站有對應(yīng)視頻
0.首先需要先找到遠(yuǎn)程服務(wù)器的ssh鏈接及密碼，例如
ssh -p 20733 root@link.lanyun.net
rppfoklk5zmp22su
1.打開pycharm專業(yè)版，依次點擊工具---部署--配置
2.添加新配置，按以下圖片流程添加ssh信息，測試連接（不懂請看b站視頻）
3.打開遠(yuǎn)程主機(jī)Remote Host（遠(yuǎn)程服務(wù)器目錄）
4.打開遠(yuǎn)程終端
三、項目環(huán)境配置---RTDETR 和YOLO環(huán)境相同
1.本地需要提前準(zhǔn)備好Conda環(huán)境以便安裝虛擬環(huán)境及torch及后續(xù)操作
conda create -n yolo python=3.8 #創(chuàng)建虛擬環(huán)境（云GPU若有對應(yīng)環(huán)境可不用創(chuàng)建） conda init（可選） conda activate（可選） conda activate yolo #進(jìn)入虛擬環(huán)境 #yolo可替換其他名字
2.云GPU服務(wù)器直接選定以下torch和cuda版本直接部署，或創(chuàng)建虛擬環(huán)境后按裝下方相關(guān)包。
以下代碼裝好虛擬環(huán)境后可直接全部復(fù)制進(jìn)去，或者一條一條復(fù)制，一般不會出現(xiàn)報錯情況。
（若網(wǎng)絡(luò)下載過慢，可嘗試切換其他鏡像源）
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install timm==0.9.8 thop efficientnet_pytorch==0.7.1 einops grad-cam==1.4.8 dill==0.3.6 albumentations==1.3.1 pytorch_wavelets==1.3.0 tidecv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -U openmim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
mim install mmengine -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
mim install "mmcv>=2.1.0" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
apt-get update
apt install libgl1-mesa-glx
pip install psutil -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3.裝好環(huán)境的同時將魔導(dǎo)的項目文件上傳進(jìn)去，可以用XFTP上傳或直接上傳
首先使用XFTP連接遠(yuǎn)程服務(wù)器
四、訓(xùn)練教程---RTDETR 和YOLO相同
1.終端下解壓項目文件
①unzip RTDETR-20241020.zip （解壓指令）
②cd RTDETR-main/ （cd到文件目錄下）
③修改數(shù)據(jù)集路徑（使用項目默認(rèn)數(shù)據(jù)集測試，修改后上傳保存）
④運行python train.py 指令提示報錯，原因是因為路徑錯誤，datasets出現(xiàn)了兩次
⑤vim /root/.config/Ultralytics/settings.yaml (---vim到上方報錯路徑)
按鍵盤上的“i”鍵進(jìn)入改寫模式，刪除路徑后方的datasets，改成以下路徑后按ESC退出改寫模式后，按Shift+Z+Z保存代碼退出
⑥再次運行python train.py 指令后成功運行，或者可能會出現(xiàn)字體下載卡頓
如出現(xiàn)以下卡頓情況，請點擊下載鏈接在本地下載后上傳到和train.py同級目錄，然后在終端使用以下指令：即可解決該問題，
mv Arial.ttf /root/.config/Ultralytics/Arial.ttf
最后成功運行代碼
后續(xù)更換數(shù)據(jù)集的話，則按照以上格式，自行根據(jù)實際情況更改數(shù)據(jù)集即可
五、訓(xùn)練過程中的一些小技巧
1.使用nohup指令進(jìn)行后臺訓(xùn)練，防止因斷網(wǎng)導(dǎo)致的中斷等情況
①使用python train.py指令的話 你電腦網(wǎng)絡(luò)環(huán)境發(fā)生變化時（則你的訓(xùn)練后中斷，比如開關(guān)vpn，電腦息屏，網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定）
②使用nohup python train-s.py > log.log 2>&1 指令的話，你跑通后電腦不管是關(guān)機(jī)還是啥，他代碼都會在服務(wù)器后臺跑，和自己電腦沒關(guān)系）
nohup python train.py > log.log 2>&1 nohup python train-1.py > log1.log 2>&1 nohup python train-2.py > log2.log 2>&1 nohup python train-3.py > log3.log 2>&1 #----服務(wù)器訓(xùn)練代碼請使用nohup指令在后臺跑， 然后目錄下會出現(xiàn)log.log的日志文件，存放你的所有打印的信息 以上默認(rèn)為0卡跑，若存在多卡，請在指令前加 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 例如 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup python train-s.py > log.log 2>&1 ......
2.查看是否跑完 nvidia-smi，//查看顯存變化，如果跑一個實驗占了8個G顯存，然后顯存變成0的時候就說明跑完了
3.查看跑到哪一輪了，精度是多少 查看runs/train/exp文件里面的result.csv，主要查看map50 和map50-95 的漲點情況
4.查看代碼是否報錯，打開日志log.log查看代碼報錯情況
5.運行一次代碼，會出現(xiàn)一個進(jìn)程號，若代碼開始跑了，想提前中斷的話，請使用ps aux 指令查看PID進(jìn)程號了，并且使用kill -9 進(jìn)程號 中斷該進(jìn)程并釋放顯存
一些常用終端指令
①rm -rf datasets/ ----刪除datasets文件夾
②unzip dataset.zip ----解壓dataset文件夾--xftp最好傳輸壓縮包格式文件，這樣快
③復(fù)制文件請在xftp中ctrl cv復(fù)制粘貼
1.顯卡資源（自用電腦 或 服務(wù)器平臺)https://cloud.lanyun.net/#/activity?uuid=efa15431a91abaaf0bdeb212fffe685a
2.Pycharm專業(yè)版，Vscode，或GPU平臺的Jupyter界面（以下教程在Pycharm專業(yè)版中展示）
3.XFTP文件傳輸助手（個人習(xí)慣，可使用其他文件傳輸軟件，較為方便）
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