随着Deepseek的开源，大模型又开始火了一把。对于一些GPU算力不够或者没有GPU的人来说，可以通过租用云平台上的GPU来训练或微调模型。下面我来介绍下如何在恒源云平台租用GPU，并且在Pycharm中通过SSH远程连接服务器。

租用服务器

        首先创建一个实例，选择合适的GPU型号，在实例镜像中选择自己需要的版本。

        进入JupyterLab，随后进入终端。创建自己的conda环境。

        可以查看当前环境的python解释器在哪，方便后续操作。

which python

        通常情况在/usr/local/miniconda3/envs/下面。

连接服务器

        打开Pycharm Professional（注意只有专业版的才有ssh设置），打开设置，配置解释器，于SSH。

        在我的实例里面，复制登录指令，复制密码分别输入进去。

         等待一段时间，继续下一步。选择基础解释器和同步的文件夹。基础解释器就是之前python的位置，选择/usr/local/miniconda3/envs/pytorch/bin/python，同步文件夹选择自己的项目文件夹和对应服务器上存放的文件夹名称，改成和自己一样的最好。

        随后应用就行，完成之后，可以在Pycharm的下端看到

        修改代码后，可以右键选择部署，上传到对应的服务器就行。

        这样就配置好了。