环境搭建-Stewed Noodles 资源

温馨提示：本文最后更新于2025-06-07 10:41:37，某些文章具有时效性，若有错误或已失效，请在下方留言。

硬件部分

硬件部分，我们可以直接申请免费云资源

阿里云 GPU 以及 CPU 资源
Kaggle GPU 以及 CPU 资源
Google GPU 以及 CPU 资源

阿里云GPU（相对麻烦）

点击以下链接，进入申请页面

https://free.aliyun.com/?product=1395&crowd=enterprise&userCode=rnbj0c1o

申请开通之后，可以进入实例，输入以下的命令查看python版本

python --version

Python 版本

输入以下的命令查看显卡类型

nvidia-smi

查看GPU信息

创建 test.ipynb 文件，进行脚本的测试

import torch

点击右侧的运行按钮，如果出现绿色的对勾图标，表示引用成功。

引入测试

Kaggle GPU

点击链接https://www.kaggle.com，进入 Kaggle 网站进行注册，注册完成后，进入主页面。

Kaggle 首页

在 Setting 中进行 Phone verification，认证完成后可以进行 GPU的相关操作。在Your Work页面中，点击 + Create，创建 Notebook。

创建 Notebook

打开创建的 Notebook，在 Setting -> Accelerator 菜单中，可以看到 GPU 的类型。

使用 GPU

选择 GPU P100，然后输入以下的代码，点击右侧图标运行。

!nvidia-smi

运行完成后，展示GPU的相关信息。

查看GPU信息

Google GPU

点击 https://colab.research.google.com，进入申请页面。

Google Colab

点击 文件 -> 在云端硬盘中新建笔记本，创建新的 Notebook。

创建 Notebook

根据图示，更改运行时类型。

更改运行时

运行时类型的选择，如下图所示

运行时类型

在Notebook中，输入以下命令检测GPU类型。

!nvidia-smi

查看 GPU 信息

软件部分

Nvidia与CUDA

Nvidia与CUDA之间的关系，如下所示

Nvidia 与 CUDA

安装顺序

软件的安装顺序，如下图所示

软件的安装顺序

开发软件

VSCode

VSCode
Docker 扩展包
Remote Development 扩展包
Jupyter 扩展包

PyCharm

PyCharm
Docker 插件
Dev Containers 插件
Jupyter 插件

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