AutoDL预设

目录结构

AutoDL 实例中有多种存储目录，各有不同用途：

目录	说明
/root/autodl-tmp	数据盘，速度快，适合放数据集和模型，不随镜像保存
/root/autodl-nas	网盘，跨实例共享
/root/autodl-pub	公共数据集（如 COCO2017 等）
/root/autodl-fs	文件存储，多实例同步

存储建议

系统盘一般只有 30G，大文件（数据集、模型权重）建议都放 /root/autodl-tmp 里。

示例：下载 MiniMind 数据集

cd /root/autodl-tmp
modelscope download --dataset gongjy/minimind_dataset --local_dir ./minimind_dataset

私有镜像

• 镜像源 （实测中科大镜像源速度最快）
  • 中科大镜像源: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
  • 清华镜像源: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 设置中科大镜像源
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

# 如果需要添加信任主机
pip config set global.trusted-host mirrors.ustc.edu.cn

• clash脚本
• node 和 claude code
• vscode插件 (python/python debugger/jupter)
• 预设3个版本
  • cuda 13.0/torch 2.8.0 ✅
  • cuda 12.4/torch 2.6.0 ✅
  • cuda 11.8/torch 2.0.0 ✅

HF预设

pip install -U huggingface_hub hf_transfer
export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1    # 打开多连接/并行管线
# 可选：限制并行数，默认已挺猛
export HF_HUB_NUM_THREADS=16
export HF_ENDPOINT='https://hf-mirror.com'
huggingface-cli download moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct \
  --include "model*.safetensors" "config.json" "tokenizer*" \
  --local-dir ./kimi-48b --local-dir-use-symlinks False \
  --max-workers 16 --resume-download