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1. 上传数据到网盘 #
平台为每个用户都分配一个网盘，登录后点击控制台，在左侧导航栏就能找到网盘入口。
用户可以在浏览器完成上传文件，上传文件夹，删除文件等基本操作，针对大文件，强烈建议使用命令行工具。
每个用户的网盘都是隔离的，底层采用分布式存储技术，可以保证极高的数据可靠性。
每个新用户，平台会赠送10GB大小的存储空间，超过10GB需要按容量进行收费。收费标准参见充值和计费。
如果您在上传和下载时遇到问题，请参见这里的小技巧
2. 创建工作空间 #
点击算力市场，可以看到平台上提供的算力资源。按照计费方式，可以分为按量付费资源和包月资源。这两个的区分是：
- 购买按量付费的资源后，会帮用户自动创建一个工作空间（安装指定镜像的容器开发环境），平台会按小时进行资源计费。只要用户没有手动停止，该实例会一直运行。
- 购买包月资源后，不会自动创建工作空间，已购的资源会出现在控制台-我的资产-我的算力中。包月资源在购买时进行扣费，到期后会自动释放。
这里我们选择按量付费的资源，点击使用，然后选择一个pytorch镜像，用户可以选购买数据盘（当前支持200G，500G两种规格），可以加载平台数据集，模型，并设置自动停止时间。如果无需这些设置，直接点击创建实例即可。
为了后续的例子，我们加载数据集flower-photos，加载模型resnet34-pth
在工作空间列表页面，可以看到刚才创建的工作空间，待状态变为运行中时，就可以正常使用了。在启动过程中如果遇到问题，可以点击操作栏的事件按钮，会在屏幕下方显示事件窗口，查看相关信息。事件窗口的右上角可以切换高级模型，显示更详细的错误信息。
点击操作栏的“进入”按钮，选择Jupyter或者VSCode打开工作空间，也可以在SSH列点击星号后面的小眼睛，就可以显示SSH登录命令，复制粘贴到个人电脑终端中进行登录（注意使用SSH登录的前提是先在平台上传了SSH pubkey, 这块的介绍参见这里）
2.1 文件系统 #
工作空间中几个重要的文件系统说明如下：
- /home/user/datadisk，该目录是工作空间的数据盘，会持久化到块存储上，工作空间停止或者重启后，数据不会丢失，除非用户手动释放工作空间。
- /home/user/netdisk/data，该目录是网盘的data文件夹，是在多个实例之间共享的，可以当成NAS来使用，但读写速度会比数据盘慢一些。
- 该路径与原路径/ark-contexts/data一样，均可作为网盘路径使用，建议后续网盘data读写路径使用/home/user/netdisk/data - 如果在启动工作空间时挂载了数据集，数据集会放在/home/user/imported_datasets/目录下，该目录是一个只读目录。
- 如果在启动工作空间时挂载了模型，模型会放在/home/user/imported_models/目录下，该目录是一个只读目录
- 根目录/，该目录是工作空间的数据盘，显示为500G，但实际可用空间为150G（其他空间被系统占用），实例关闭或者重启后，数据会丢失。请尽量不要写系统盘，特别的不要写满系统盘，否则会引起实例异常重启！
3. 开始训练 #
3.1 准备工作 #
在工作空间中，我们可以使用nvidia-smi命令查看显卡信息。
可以看到HOME目录是在/home/user目录，该目录下有一个data目录，会默认挂载网盘中的data目录。同时HOME目录下会出现imported_datasets和imported_models两个目录，里面有刚才设置的数据集和模型。
我们以github上的这个例子进行说明
git clone https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing.git
注意：如果发现git clone慢，请参考这里进行加速
3.2 训练模型 #
我们来复现pytorch_classification/Test5_resnet这个项目，按照说明，这个项目会使用resnet34网络对flower_photos数据集进行迁移学习。
首先，我们按照项目要求，将数据集复制到deep-learning-for-image-processing/data_set目录并进行训练集和验证集的划分
cd ~/deep-learning-for-image-processing/data_set
mkdir -p flower_data/flower_photos
cp -r ~/imported_datasets/flower-photos/* flower_data/flower_photos
python3 split_data.py
进入pytorch_classification/Test5_resnet项目目录，按照说明，把resnet34这个模型拷贝到该目录下，并执行train.py脚本
cd ~/deep-learning-for-image-processing/pytorch_classification/Test5_resnet
cp ~/imported_models/resnet34-pth/resnet34-333f7ec4.pth resnet34-pre.pth
python3 train.py
默认epoch=3，可以看出，因为使用了resnet34预训练的权重，第1轮epoch，准确率就能达到94%。
我们可以对train.py做一点修改，不使用预训练模型，而是从头开始训练resnet，如下图我们注释掉部分内容，并修改epoch为20，重新训练（python3 train.py）
可以看到，不使用迁移学习时，经过20轮后，准确率也只有79%
在训练过程中，我们可以使用平台提供的监控功能，打开grafana查看GPU，CPU的运行状况
4. 应用启动器 #
目前平台已经提供了SD WebUI/Fooocus/ComfyUI启动器，都支持一键启动快速部署。