阿里云使用笔记：从零开始配置阿里云GPU服务器

时间：2024-02-22 07:29:52
阿里云使用笔记：从零开始配置阿里云GPU服务器
          外网IP：39.98.*.*
         用户名：root   密码：********
 
一、创建账号及设置
 
 
二、更改主机名称及host
      删除原有主机名称，改为自己熟悉的名字。主机名称改为：deeplearning
      vim /etc/hostname       //在此文件中修改主机名称，完成之后重启
   
     把刚修改的名字加入hosts列表：
     vim /etc/hosts
     加入刚才修改的名字：
             127.0.0.1            localhost
             127.0.0.1           deeplearning    //新增
 
# The following lines are desirable for IPv6 capable hosts
            ::1     localhost ip6-localhost ip6-loopback
           ff02::1 ip6-allnodes
           ff02::2 ip6-allrouters
 
          重启修改，然后查看是否安装好相关驱动和包
                  # ls
                 exit
 
三、创建新用户
        创建新用户有两个命令：useradd和adduser。
               使用adduser，按照提示一直操作，就可以自动完成；
               useradd命令，如果没有增加参数，则会创建一个三无产品（无Home Directory、无密码、无系统shell）。
 
       1、adduser用户创建过程
             sudo  adduser    xyz 
             sudo  adduser    uvw
 
            在root账号下，设置sudo权限：
                 sudo  vim  /etc/sudoers
                 #User privilege specification
                 root               ALL=(ALL:ALL)  ALL
                 xyz                ALL=(ALL:ALL)  ALL
                 uvw               ALL=(ALL:ALL)   ALL  
 
         2、设置文件夹权限（如果不设置，安装程序会有 问题）
             xyz@deeplearning:~$sudo chmod -R  777 /home/xyz
 
四、配置阿里云安全组
        阿里云仅开放22、80等少数端口。
        jupyter notebook默认采用8888端口，在安全组配置中，需要将此端口开放。
        设置过程：云服务器管理控制台---->云服务器ECS---->网络和安全---->安全组---->配置规则---->添加安全组规则
 
五、Anaconda安装（清华源）
        1、直接用wget下载：
        执行安装过程：
              sudo  bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
              提示你是否阅读协议，回车接受；是否接受协议，yes；
              安装位置确认，回车：/home/hefm/anaconda3
              确认安装位置后，需要等待安装一些默认的包，让你选择一次bashrc，写yes；
              Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location
              to PATH in your /home/bamboo/.bashrc ? [yes|no]
              [no] >>> yes
 
         2、配置环境变量
              sudo vim /etc/enviroment
                       把自己的安装目录添加到后面：:/home/xyz/anaconda3/bin
              立即激活环境变量：
                       source  /etc/environment
              测试是否安装成功：
                       conda --version
              成功之后，会显示当前conda的版本
 
          3、更新conda install的源
                # 添加Anaconda的TUNA镜像# 添加Anaconda的TUNA
             conda config --add channels \'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/\'
 
              # 设置搜索时显示通道地址
                    conda config --set show_channel_urls yes
              更新一下conda：
                    conda update conda
 
六、jupyter notebook的安装配置
      针对每个用户，需要执行以下步骤，完成jupyter notebook的安装配置：
     1、创建jupyter notebook 运行环境，可以方便管理各类库：
                 conda create -n  jupyter_notebook  python=3
          激活环境：
                 source activate jupyter_notebook
 
          安装深度学习所需要的库：
                conda  install numpy#测试是否能够安装，后面也可按需安装
 
          如果要退出环境的话，执行：
                  source deactivate  #暂时不执行
 
      2、安装jupyter  notebook
           在conda环境下安装jupyter notebook，会自动安装相关依赖的包，并且独立。
           服务器端安装及测试jupyter notebook是否正常
           ——安装jupyter notebook
                  conda install jupyter notebook
          ——测试：
                  jupyter notebook  --ip=127.0.0.1
              输出正常即可           
  
       3、配置jupyter notebook远程访问
         默认jupyter notebook 是不需要配置文件的。因此，需要用以下命令生成该文件。主要配置内容：
         ——设置远程访问密码；
         ——设置可访问ip，全局访问；
         ——禁止服务器端启动浏览器；
      
        jupyter notebook  --generate-config
                生成文件后，文件在该目录下
                        Writing default config to: /home/hefm/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
                打开jupyter_notebook_config.py文件
                        vim  /home/hefm/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
                设置可以访问服务器的ip：c.NotebookApp.ip=\'*\'
 
打开ipython，调用passwd（）函数生成秘钥，把秘钥复制下来，以备后期使用
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]:\'sha1:5a630c9214ab:52fd69df7aa8280b781a9619aafef287ae9048da\'
 
加入上面生成的秘钥：
       c.NotebookApp.password =  \'sha1:5a630c9214ab:52fd69df7aa8280b781a9619aafef287ae9048da\'
 
配置内容：
    c.NotebookApp.ip = \'*\'    #允许所有地址访问服务器
    c.NotebookApp.password = \'sha1:8361f5f08937:081cdf40730cb5548e2c213ddd36813a5313192f\'
    c.NotebookApp.open_browser = False   #设置不在服务器端自动打开浏览器
 
到此为止，所有远程的配置工作全部完成，启动jupyter notebook
终端输出：
远程访问测试（在本地电脑的浏览器地址栏中输入）：
           39.98.*.*：8888
登录界面，然后使用自己的密码进行登录
 
 
七、文件互传
        在本地写好jupyter notebook文件，然后上传云服务器进行训练。scp是采用ssh传递文件的一种方式。
       上传过程：
              scp -r /home/hefm/文件路径/文件名/   hefm@39.98.*.*:/home/hefm/
              #scp -r表示传递文件内所有文件
              #scp 直接传递单个文件
        正常训练完成之后，下载文件
        下载过程：
         scp -r   hefm@39.98.*.*:/home/hefm/文件路径/ /home/hefm/文件路径/文件名/
或者使用
       xftp进行文件的上传下载（Windows环境）
 
 
八、训练神经网络
       安装自己需要的TensorFlow-gpu版本
              conda install  tensorflow-gpu
        重新启动jupyter notebook
   
        检查GPU是否正常
 

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