💡完美解决本地跑不动、跑得慢 最新一代cellpose-sam 支持GPU加速 之前在本地运行（Macbook pro M2pro 16G）速度一直很慢，而且对M芯片支持不行 索性尝试直接在云服务器上跑，租显卡 💻平台选择autodl，算是老牌吧 租一张4090 24G就够了，很便宜 主要说一下配置操作（没有服务器操作经验的需要补课，不适合纯小白）仅限mac 1️⃣不习惯用jupyter，就用mac本地终端ssh连接 2️⃣无卡模式开启配置环境，与本地配置方法完全一致，就按照cellpose的GitHub上教程一步步弄就好（注意按照无GUI的方法，服务器不支持开gui，需要全程命令行操作） 3️⃣conda激活环境时会遇到初始化的问题，运行 conda init bash 再重启终端重新连接ssh 4️⃣将需要处理的图片tiff先上传到数据盘中，也就是autodl-tmp中 5️⃣在第一次运行cellpose前，去huggingface上下载cellpose的模型cpsam（1.23G），然后手动上传到服务器/root/.cellpose/models/ 6️⃣开机显卡后，终端里运行cellpose，使用方法要通过命令行，具体命令要到cellpose的官方手册里看，如果搞不定就把文档丢ai里，让ai教你写命令 ⚠️几个注意点 1️⃣文件传输用scp或者filezilla都可以，推荐filezilla 2️⃣注意第一次运行cellpose前一定要手动下载上传模型，不然开启显卡后再下载会浪费钱，无卡模式可以配环境 传数据 3️⃣大体积文件分割结束后生成的.npy文件体积很大，注意数据盘容量 🔥实测效果 3D分割由121张z-stack构成的 分辨率为1813✖️1848的超大图仅用15分钟 512分辨率的图会快得多 ❗️几个问题 1️⃣发现在cellpose工作时GPU的显存占用仅4个G，生成mask时10个G左右，不知道为什么不能把显存拉满❓ 2️⃣如果开多卡，或多任务同时进行，如何提速，还没有研究 整套流程下来，如果是纯新手（非计算机背景），大概需要一周左右能跑通搞明白，还是有一定门槛的 欢迎有经验的友友们交流 #硕博科研 #生物医学科研 #autodl #cellpose #租显卡 #4090