融资网站建设,建设工程网站有哪些,一般大概需要多少钱,餐饮管理系统哪个好学校提供的服务器#xff0c;参考意见比较低 目录 公有云操作云主机操作系统修改#xff1a; xshell连接深度学习环境配置显卡驱动检查安装检查 CUDA检查CUDA下载配置环境变量检查 conda 公有云操作
打开控制中心 节点选择 山东-青岛20 打开弹性云主机 云主机
系统已经默认… 学校提供的服务器参考意见比较低 目录 公有云操作云主机操作系统修改 xshell连接深度学习环境配置显卡驱动检查安装检查 CUDA检查CUDA下载配置环境变量检查 conda 公有云操作
打开控制中心 节点选择 山东-青岛20 打开弹性云主机 云主机
系统已经默认了操作系统如下
操作系统修改 之后选择合适的即可
xshell连接 注意这里的账号密码不是公有云的密码
深度学习环境配置
显卡驱动
检查
1.nvidia-smi 仅限于nvdia显卡 2. lspci -k | grep -EA3 VGA|3D|Display 查看显卡
服务器设备
前往官网进行查找下载 官网 根据你需要的CUDA版本进行选择可以先考虑下你想安装什么版本的pytorch这个版本的pytorch支持什么版本的CUDA点击下载即可注意这里的CUDA是只最高支持的CUDA版本也是最推荐的CUDA版本这里选择的系统是linux这是官方推荐的建议在云服务器文档中查找
安装
为方便管理在root目录下创建tools文件夹存放所有的安装包 将下载的驱动安装包上传到云主机中执行以下命令对安装包添加执行权限。不要忘记切换目录
chmod x NVIDIA-Linux-x86_64-560.35.03.run安装gcc和linux-kernel-headers。 在最新的Ubuntu系统中这可能不需要建议执行查看输出
sudo apt-get install gcc linux-kernel-headers执行以下命令运行驱动安装程序
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-560.35.03.run --disable-nouveau选择第一个 关于图形化界面的警告不管反正也不用 安装NVIDIA的32位兼容性库看需求可以YES一般没啥大问题 关于Vulkan加载器的警告 第二个启动项
检查
nvidia-smiCUDA
检查
nvidia-smi 查看最大支持的CUDA版本最大为12.6 cat /usr/local/cuda/version.txt cat /usr/local/cuda/version.json 查看已安装的cuda目录 nvcc --version 已安装的cuda版本
CUDA下载
选择你需要的cuda版本可以参考你的torch版本需要什么cuda 链接 命令行下载安装包和工具包
cuda的安装路径 全部升级
配置环境变量
echo export PATH/usr/local/cuda/bin:$PATH | sudo tee /etc/profile.d/cuda.sh
source /etc/profile检查
nvcc -Vconda
下载对应的安装包后上传至服务器 链接
sh Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh根据指示操作即可 是否默认激活conda的基础环境选择否稍后手动配置 进入conda的安装环境
./conda init
source ~/.bashrc完成
