AutoDL使用

用了好久AutoDL，最近抽奖，参加一波

从 2022 年一路用到现在，这三年里我主要做强化学习/无人机通信仿真，最常用的还是 CodeWithGPU 的现成镜像：PyTorch+CUDA 开箱即用。

我的使用体会（真·长期用户视角）

1）稳定与复现：

优先选官方/高星镜像，创建实例后立刻做一次“快照/镜像”，环境崩了能秒恢复；数据 放到独立数据盘，升级/回滚都不怕。

2）提速清单：

合理设置 num_workers 与 pin_memory；用 torch.backends.cudnn.benchmark=True（确定输入尺寸稳定时）；监控 nvidia-smi/nvtop，看到显存碎片高就重启进程；长任务用断点续训（按步/按 epoch 保存 ckpt）。

3）成本控制：

短实验用性价比卡（如 3090/4090/A40），大 batch 微调/推理换到高端卡（如 A100/H100）；把数据预处理放到本地 NVMe，少走网盘 IO；不训练就关机/释放实例，习惯性把日志与模型推到对象存储/仓库，避免“为占着环境付费”。

4）小坑速记：

驱动/CUDA 对不上的九成是镜像不匹配，换镜像最快；分布式训练先在单机单卡跑通，再放大到 DDP；Jupyter 慎开过多 kernel，显存泄露很隐蔽。

5）CodeWithGPU 一键上手（超快流程）：

• 选镜像（如 PyTorch + CUDA / LLaMA-Factory）→ 创建实例
• VS Code Remote SSH 直连或用 Jupyter
• git clone/同步数据 → 运行脚本 → 观察曲线与显存/利用率
• 训练完成：推模型到仓库 + 关机/做快照

为什么一直留在 AutoDL？

• 镜像生态全、更新快，我的多任务可以在同一平台打通。
• 性能与价格平衡可控，算力弹性大；对做研究/复现实验特别友好。
• 工具链顺滑：镜像、快照、远程开发、监控一条龙，减少“环境折腾成本”。

如果你也在做 RL/大模型微调或想快速跑实验，强烈建议先用 CodeWithGPU 的镜像试一次，把自己的环境做成快照，后面每次都是“秒开机、秒上手”。