autodl文件存储，文件同步，conda环境同步问题

又转战autodl了，兄弟们，之前用的featurize,pytorch太老了，跟不上我用的AI的节奏
这个代码一天也跑不完，所以就要考虑到同步的问题，
首先是已经上传的文件的同步
autodl 的官方文档上是这么说明的：
但是左边我们可以看到根本没有这个root也没有这个同步位置 autodl-fs
fs 是后面才有的，此时你那应该没有

所以这下首先是如何处理我们的文件移动到存储盘里，首先我们要先明确这个/其实就是root
可以在最开始的位置:/ 来用ls看一有什么东西
由此我们可以推断出/就是root

但是这个autodl-fs是私人同步盘，所以我们看不到，而那个autodl-pub是公共的，可以用但是不可以改，所以没必要隐藏。
我说左边文件管理器没有这个autodl-fs，操作起来很不方便，于是，AI给我建了个软连接。

ln -s /autodl-fs/data ~/fs

下面是原因和具体回答，可以跳过
命令行里看得到 /autodl-fs，但左侧 JupyterLab 文件管理器树形目录里根本没有“autodl-fs”这一栏。

这是 AutoDL 镜像的一个小坑——Jupyter 只把系统盘（/root）当成根目录启动，挂载盘没自动挂到文件树里。

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两步解决，30 秒搞定：

1. 给 /autodl-fs 做一个软链接，放到 /root 下（Jupyter 就能看见了）

ln -s /autodl-fs/data ~/fs

2. 回到左侧文件管理器
   → 刷新一下页面（或点顶部刷新图标）
   → 在 /root 里会出现一个名叫 fs 的文件夹图标（带小箭头）
   → 点开它就是 /autodl-fs 的内容，可读可写，以后关机再开依旧存在。

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一句话：
用软链接把挂载盘“塞进”Jupyter 能看到的目录里，以后就跟普通文件夹一样用。
然后就多了个fs,点开就能直接看里面有啥了。
接下来就是复制的命令，其实你用手拖动也是可以的

cp -r ~/Adversarial_Content_Attack-main /autodl-fs/data/

移动完后可以用下面指令检查一下

ls /autodl-fs

结果就是

夸了一下AI

下面是conda 环境同步：
AutoDL 的conda环境同步到文件存储

如果你没有创建环境，是如下的操作

# 1. 指定路径新建环境，名字随意
conda create -p /autodl-fs/data/envs/diffusion python=3.10# 2. 以后激活就这么写（绝对路径）
conda activate /autodl-fs/envs/diffusion# 3. 照常装依赖
pip install torch torchvision diffusers opencv-python ...

下面是完整的对话，可以不想看可以略过
可以，但不能把 conda 环境直接“同步”到文件存储，而是把环境创建在 /autodl-fs 里，这样：

1. 同一地区任意实例都能挂载这块盘，直接激活即用；
2. 关机、换卡、升配、保存镜像都不会丢；
3. 免去重复装包、导来导去的麻烦。

下面给出“一次性建好，终身复用”的完整做法（官方同样推荐）。

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一、把 conda 环境装到文件存储

# 1. 指定路径新建环境，名字随意
conda create -p /autodl-fs/data/envs/diffusion python=3.10# 2. 以后激活就这么写（绝对路径）
conda activate /autodl-fs/data/envs/diffusion# 3. 照常装依赖
pip install torch torchvision diffusers opencv-python ...

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二、让 Jupyter / PyCharm 也能识别

1. Jupyter

# 给刚才的环境注册 kernel
conda install -p /autodl-fs/envs/diffusion ipykernel
/autodl-fs/envs/diffusion/bin/python -m ipykernel install --name diffusion --display-name "Python(diffusion)"

刷新 JupyterLab → 右上角 Kernel → 就能选 “Python(diffusion)”。

2. PyCharm（Professional）
   Settings → Python Interpreter → SSH → 选 Existing environment
   Interpreter path 填 /autodl-fs/envs/diffusion/bin/python
   映射路径把本地工程同步到 /autodl-fs/YourProject 即可。

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三、换实例后怎么继续用

新机开机后：

conda activate /autodl-fs/envs/diffusion   # 环境还在
cd /autodl-fs/YourProject                  # 代码也在
python xxx.py                              # 直接跑

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四、常见疑问

• 性能会不会掉？
  环境本身在 NFS 上，import 稍慢；训练时把数据拷到本地高速盘 /root/autodl-tmp 即可。

• 想打包迁移到别的平台？
  conda-pack 把整个 /autodl-fs/envs/diffusion 打成 tar，下载后别处解压一样用。

• 空间计费？
  /autodl-fs 20 GB 以下免费，超出 0.01 元/GB/日。

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一句话总结
把 conda 环境直接建到 /autodl-fs，就能实现“一次配置，多实例共享，关机不丢”，官方文档同样推荐这种做法。

因为我已经创建了，所以我想移动一下
能不能把我现在这个环境的位置移动到/autodl-fs/envs/里
你得把这个envs文件夹在autodl-fs下给创建一下
首先找到当前环境的位置路径

echo $CONDA_PREFIX

然后

可以，而且不需要重新下载任何包，只要把当前环境完整复制到 /autodl-fs/envs/ 再重新注册即可，3 步搞定：

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1. 退出当前环境并复制

conda deactivate                                    # 先退出
cp -a $CONDA_PREFIX /autodl-fs/data/envs/       # 完整拷贝

$CONDA_PREFIX 就是你现在环境的路径，形如 /root/miniconda3/envs/test。 就是把你上一步那个环境的位置替换一下
-a 保留软链接、权限，速度最快。

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2. 让 conda 认识新位置

conda config --add envs_dirs /autodl-fs/data/envs        # 把新目录加入检索列表

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3. 以后激活就用

conda activate /autodl-fs/data/envs/diffusion            # 绝对路径激活

或者

conda activate diffusion                            # 名字也能识别

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验证

which python
# 应该输出 /autodl-fs/envs/diffusion/bin/python
python -c "import torch, cv2, diffusers; print('ok')"

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可选清理

rm -rf /root/miniconda3/envs/test                   # 旧环境确认无用后删掉

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一句话
直接 cp -a 把整个文件夹搬到 /autodl-fs/envs/，再 conda config --add envs_dirs 即可，包、版本、pip 状态完全一致，关机再开仍然在线。