注册与登录

1. 访问AutoDL 官网。

2. 点击 “注册” 按钮，按照提示填写相关信息完成注册，也可选择使用微信等第三方账号进行快捷注册。

3. 注册完成后登录账号。

选择 GPU 及配置

1. 进入 “GPU 租用” 页面，平台提供多种 GPU 型号，如 NVIDIA A100、V100、RTX 3090、RTX 4090 等，根据任务需求和预算选择。例如大规模图像生成任务可选 A100，轻量级的图像分类可选 RTX 3060。

2. 选择计费规则，有按量计费、包日、包周、包月等方式。按量计费适合偶尔使用、时长不确定的情况；包日、包周、包月适合有持续使用需求的场景。

3. 配置数据盘，平台通常有免费的 50G 数据盘、固定的 30G 系统盘，可根据数据存储需求选择是否扩容。

4. 选择系统镜像，可选择 AutoDL 的基础镜像，也可选社区提供的开源项目镜像或自己保存的镜像。若使用常见的深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch，可选择对应的预配置镜像。

创建实例

完成上述配置后，点击 “立即创建” 按钮，平台开始创建 GPU 实例，创建完成后状态变为 “运行中”。

连接与使用

1. 复制平台提供的 ssh 账号密码，通过 SSH 工具（如 Xshell）连接到云服务器，也可直接使用平台的在线 jupyter notebook 或 jupyterLab 进行操作。

2. 使用 Xftp 等工具或平台提供的文件传输功能，上传代码及数据集到云服务器。

3. 在连接的终端或 jupyter 环境中，运行代码，开始使用 GPU 进行深度学习任务等操作。

监控与管理

1. 通过 AutoDL 提供的控制台，实时查看任务的运行状态、GPU 使用情况以及资源消耗情况。

2. 可在控制台对实例进行相关管理操作，如迁移数据、关闭实例等。