手把手教你搭建实验室深度学习服务器

手把手教你搭建实验室深度学习服务器

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/m0_57307642/article/details/144734921

随着深度学习的快速发展，越来越多的实验室开始搭建自己的服务器来支持相关项目的运行。但是，对于很多初学者来说，服务器的搭建和配置可能是一个比较复杂的任务。本文将从零开始，详细介绍如何搭建一台适合深度学习的服务器，包括系统安装、环境配置、远程访问等多个方面的内容。

一、制作U盘启动盘

在开始之前，我们需要准备一个U盘启动盘来安装系统。具体步骤如下：

1. 准备一个32G以上的U盘
2. 下载Rufuse镜像烧录软件（https://cn.ultraiso.net/xiazai.html）
3. 下载Ubuntu系统镜像（https://ubuntu.com/download/alternative-downloads）

制作过程：

1. 打开Rufuse，选择U盘设备和ISO镜像文件
2. 点击开始，等待制作完成

二、使用U盘给服务器安装系统

1. 将U盘插入服务器，启动电脑并进入BIOS模式
2. 选择U盘的Ubuntu系统进行安装
3. 根据引导提示完成系统安装

三、安装显卡相关

显卡驱动

1. 选择软件和更新，选择附加驱动
2. 选择第一个驱动并应用更改
3. 在终端输入以下命令完成驱动安装：

sudo apt-get install -f

CUDA

1. 查看CUDA版本：nvidia-smi
2. 下载对应版本的CUDA
3. 安装CUDA：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

cuDNN

1. 下载对应版本的cuDNN
2. 解压并复制相关文件到CUDA目录：

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.tar.xz
cd cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive
sudo cp ./include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -p ./lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.4/include/cudnn.h /usr/local/cuda-12.4/lib64/libcudnn*

四、Anaconda安装

1. 下载Anaconda安装包
2. 安装Anaconda：

bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

3. 设置环境变量：

sudo vim /etc/profile
export ANACONDA_HOME=/usr/local/anaconda3
export PATH=$ANACONDA_HOME/bin:$PATH
source /etc/profile

4. 授权所有用户使用：

vim /etc/skel/.bashrc

五、Anaconda的简单使用

1. 创建虚拟环境：

conda create -n env_name python==3.8

2. 查看所有虚拟环境列表：

conda env list

3. 激活虚拟环境：

conda activate env_name

4. 退出虚拟环境：

conda deactivate

5. 删除虚拟环境：

conda remove --name env_name --all

6. 导出虚拟环境：

conda env export --name myenv > myenv.yml
conda env create -f myenv.yml

7. 依赖包管理：

conda list
conda install numpy
conda uninstall package_name

8. 换源（中科大源）：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --set show_channel_urls yes

六、配置SSH

1. 升级apt-get：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

2. 安装SSH服务器和客户端：

sudo apt install openssh-server
sudo apt install openssh-client

3. 配置SSH：

sudo vi /etc/ssh/ssh_config

4. 配置SSHd：

sudo vi /etc/ssh/sshd_config

5. 开启防火墙并允许SSH服务：

sudo ufw enable
sudo ufw allow ssh
sudo ufw allow 22/tcp

七、SSH的简单使用

1. 启动SSH：

/etc/init.d/ssh start
sudo service ssh start

2. 重启SSH：

sudo systemctl restart ssh
sudo systemctl enable --now ssh

3. 关闭SSH：

sudo systemctl disable --now ssh

4. 开启SSH端口：

sudo ufw allow ssh

5. 查看SSH状态：

sudo systemctl status ssh

6. 允许SSH自启动：

sudo systemctl enable ssh

八、路由器端口转发

1. 查看服务器IP地址：

sudo apt install net_tools
ifconfig

2. 路由器端口转发设置：

• 服务名：自定义
• 设备：服务器
• 主机IP：服务器IP
• 内部端口：22
• 外部端口：10000以上

3. 远程连接：

ssh 用户名@路由器IP地址 -p 外部端口号

九、服务器远程使用

1. 激活root用户：

sudo passwd root

2. 切换root用户：

su root

3. 创建新用户：

useradd -m xiaoming
passwd xiaoming

4. 退出root用户：

exit

5. 远程连接：

ssh xiaoming@10.60.166.55 -p 22222

通过以上步骤，你就可以成功搭建一台适合深度学习的服务器，并实现远程访问和使用。希望本文对你有所帮助！