一、准备工作

1、你本地需要装什么

本地至少准备这几个：

  • VS Code
  • VS Code 扩展：Remote - SSH
  • 本地终端
    • Windows：PowerShell / Windows Terminal
    • macOS / Linux：Terminal

VS Code 官方说明，Remote - SSH 扩展可以让你直接打开远端机器上的文件夹，并像本地开发一样使用 VS Code 的功能。

2、AutoDL 实例要处于开机状态

AutoDL 控制台里把实例开机，然后复制它给你的 SSH 命令。AutoDL 官方文档里就是这种形式：

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ssh -p 38076 root@region-1.autodl.com

这里面分别对应：

  • 用户名：root
  • 主机地址：region-1.autodl.com
  • 端口：38076

二、测试普通 SSH 能不能连上

在本地终端先试一次，不要一上来就开 VS Code。

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ssh -p 38076 root@region-1.autodl.com

如果第一次连接，终端可能会提示是否信任主机，输入：

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yes

然后输入 AutoDL 实例密码。

如果这一步都连不上，VS Code 基本也连不上。AutoDL 的 VS Code 连接本质上也是基于 SSH。

三、在 VS Code 里配置 AutoDL 远程连接

方法 A：最推荐，直接配 SSH config

第 1 步：安装扩展

打开 VS Code 扩展市场，安装：

Remote - SSH

这个是官方远程开发套件的一部分。

第 2 步：编辑 SSH 配置文件

在本地电脑上编辑 SSH 配置文件。

  • Windows 常见路径：
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C:\Users\你的用户名\.ssh\config
  • macOS / Linux：
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~/.ssh/config

加入一段：

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Host autodl
    HostName region-1.autodl.com
    User root
    Port 38076

把 HostName 和 Port 改成你自己实例里的值。

第 3 步：在 VS Code 里连接

按：

  • F1 或 Ctrl+Shift+P
  • 输入：Remote-SSH: Connect to Host
  • 选择：autodl

第一次连接时，VS Code 会在远端安装一个 VS Code Server。Remote-SSH 官方说明就是这样工作的：本地 VS Code 通过 SSH 连接远端，并在远端启动服务端组件来支持编辑、终端和扩展能力。

方法 B：不改 config，直接粘 SSH 命令

如果你暂时不想改配置文件，也可以在 VS Code 命令面板里直接添加一个 host，把 AutoDL 给你的 SSH 命令填进去。
不过长期看，还是 config 文件方式最省心。

四、打开远端项目目录

连接到 AutoDL 后，在 VS Code 中选择：

File → Open Folder

然后打开远端目录，例如：

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/root/autodl-tmp/projects/my_baseline

如果目录还没有，可以先在远端终端新建：

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mkdir -p /root/autodl-tmp/projects/my_baseline
mkdir -p /root/autodl-tmp/datasets
mkdir -p /root/autodl-tmp/outputs

建议你以后固定这样放：

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/root/autodl-tmp/
├── projects/
│   └── my_baseline/
├── datasets/
│   └── your_dataset/
└── outputs/
    └── exp1/

这是经验性建议，不是官方强制要求，但这样最不容易混。AutoDL 文档把 SSH、VS Code、上传数据、文件存储都作为配套工作流来使用。

五、把代码放到远端

常用的两种方式。

方式 1：直接在远端 git clone

如果你的项目在 GitHub / Gitee：

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cd /root/autodl-tmp/projects
git clone 你的仓库地址

方式 2：本地代码上传到远端

如果你的代码只在本地，可以用 scp 上传：

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scp -P 38076 -r D:\Project\DOLOS root@region-1.autodl.com:/root/autodl-tmp/projects/

注意：

  • ssh 用小写 -p
  • scp 用大写 -P

AutoDL 官方的上传数据文档明确支持 scp，也支持文件夹上传。

六、在远端配置 Python 环境

进入远端终端后，先检查 GPU 和 Python：

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nvidia-smi
python -V
which python

然后创建环境。常见做法是 conda：

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conda create -n baseline python=3.10 -y
conda activate baseline

安装依赖：

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pip install -r requirements.txt

如果没有 requirements.txt，就按项目实际需要装：

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pip install numpy pandas scikit-learn tqdm librosa xgboost

这一步主要取决于你的项目本身；AutoDL 文档里也把环境配置列为常用操作。

七、在 VS Code 里选择远端 Python 解释器

这是很多人第一次容易漏掉的。

连接远端后，在 VS Code 里：

  1. 按 Ctrl+Shift+P
  2. 输入：Python: Select Interpreter
  3. 选择远端的 conda 环境，例如：
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/root/miniconda3/envs/baseline/bin/python

这样你在 VS Code 里点运行、代码补全、Lint、调试时，都会基于远端解释器。

VS Code 的 Remote-SSH 连接后，本地界面可以直接使用远端环境和工具链。

八、数据集怎么上传到远端

方案 1：scp 命令

适合会用终端的人。

上传整个文件夹

Windows 示例：

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scp -P 38076 -r D:\Datasets\DOLOS root@region-1.autodl.com:/root/autodl-tmp/datasets/

macOS / Linux 示例：

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scp -P 38076 -r ~/Datasets/DOLOS root@region-1.autodl.com:/root/autodl-tmp/datasets/

AutoDL 官方明确写了 scp 支持文件和文件夹上传下载。

方案 2：FileZilla / Xftp

如果你不想敲命令，这个更直观。
AutoDL 官方也推荐这类工具，支持拖拽上传文件夹。XShell/Xftp 尤其适合 Windows。

你只需要填：

  • Host：region-1.autodl.com
  • User：root
  • Port：38076
  • Password：实例密码

方案 3：公网网盘中转

如果数据集比较大，AutoDL 官方是强烈推荐用公网网盘中转的，因为实例和网盘之间传输往往更快更稳，也方便备份和跨实例迁移。

方案 4：JupyterLab 上传

只适合少量文件。
AutoDL 官方说明它不支持文件夹上传，所以大型数据集并不适合。