对于大模型的微调以及推理，对显卡的要求较高，我们就可以通过租一台来进行训练，这里我租用的是：AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL

推荐博客：新手小白如何租用GPU云服务器跑深度学习_gpu租用-CSDN博客

这里有些步骤我就直接用上面博客的，没有必要再写一遍，并结合自己的实践进行补充。

下面展示如何用租用的GPU跑pycharm中的代码：

1.租用服务器：

这里提醒一下你如果跑大模型最低也得3090，这里我推荐如果就一般7b左右的用4090就够了。直接选基础镜像即可。

这里提醒一点，在训练前对于环境的部署我们为了省钱开启无卡模式：

往往配置好要正式启动时发现GPU被其他人占用了，我们就要点上面的保存镜像，这样租其他服务器时就不用重新配置环境了。

2.Pycharm专业版：我是学生认证从Jetbrains Toolbox中获取的。

3.建立远程SSH连接：

这一步就是把远程租用GPU解释器作为自己pycharm的解释器，具体步骤如下：

(1)找到实例：

（2）远程SSH连接：

这里我上次已经连接过了，具体可以参照上面的博客。现在就是把本地代码同步到租用的服务器上：

首先我们要知道执行流程：

用租的gpu跑代码的流程是pycharm会将你的代码上传到服务器上，然后用linux指令再去跑这段被上传过的代码

现在上传代码：

（3）终端：

选用远程租用的解释器

4.在终端中就可以运行代码了。

注意事项：

1.在配置环境，上传文件时推荐用无卡模式省钱

2.上传数据：

对于大型文件推荐用：FileZilla

在文件中打开站点管理器，建立新站点并命名

对于协议：SFTP

主机：

为登入指令@后面的部分

端口：@前面的数字

用户：root

密码：就是租用的密码

连接完成：

3.一些常用的功能：

在Pycharm中显示云服务器文件目录：