AutoDL配置C++9.0运行环境

AutoDL配置C++9.0运行环境

你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

准备工作

在自己的电脑上下载软件:
FileZilla (用于往AuaoAl实例传输文件)
XShell(用于连接AuaoAl实例)
更改实例的apt源为 清华源,并执行以下命令:

sudo apt-get update
sudo apt-get install automake

下载离线包

下载离线软件包的原因是:有些包在AutoDL在线无法安装,所以需要自己下载离线包。
注意下载后缀是 tar.gz的文件
离线包链接: https://ftp.gnu.org/gnu/
需要下载的离线包
gcc-9.1.0.tar.gz

下面的自己在 https://ftp.gnu.org/gnu/找到对应的选项,点击进去选择版本
gmp-6.1.0.tar.bz2
mpc-1.0.3.tar.gz
mpfr-3.1.4.tar.bz2
m4-1.4.18.tar.gz
autoconf-2.69.tar.gz
automake-1.14.1.tar.gz

### 启动和运行AutoDL环境 在完成AutoDL环境配置后,启动并运行该环境涉及几个具体操作。由于提到的是autodl云端环境配置,即Linux系统下的设置[^2],以下是适用于此类系统的指南。 对于基于Linux的Autodl环境,在终端中通过SSH连接到服务器后,可以使用特定命令来激活所需的虚拟环境或容器化解决方案(如Docker)。通常情况下,会有一个预定义脚本用于简化这一过程。假设已经按照官方文档完成了必要的前期准备,则可以通过执行如下命令序列来进行: ```bash source activate your_env_name # 如果使用conda创建了Python环境 # 或者 workon your_env_name # 若采用virtualenv工具管理Python环境 ``` 接着,如果项目依赖于某些服务(比如数据库、消息队列等),则需确保这些后台进程处于活动状态。这可能涉及到启动Redis、MongoDB或其他任何必需的服务实例。对于那些被docker-compose文件描述的应用场景而言,只需简单地输入`docker-compose up -d`即可让所有关联组件一齐上线工作。 最后一步便是实际触发训练作业本身。一般会有两种方式实现这一点:一是直接提交shell指令给调度器;二是借助图形界面平台提供的按钮点击选项。前者适合熟悉命令行操作的技术人员,而后者更适合希望减少学习成本的新手用户。例如,当利用Slurm作为集群资源管理者时,可编写sbatch脚本来指定任务参数,并将其递交至计算节点池等待执行。 #### 示例Shell Script 提交Job (针对 Slurm) ```bash #!/bin/bash #SBATCH --job-name=example_job # Job name #SBATCH --output=res_%j.out # Output file name (%j expands to job ID) #SBATCH --error=res_%j.err # Error log file name #SBATCH --ntasks=1 # Number of tasks/cores requested #SBATCH --time=01:00:00 # Run time limit (hh:mm:ss) #SBATCH --mem-per-cpu=4G # Memory required per CPU in MB module load python/3.x # Load Python module or other dependencies as needed python train.py # Replace 'train.py' with actual script path ``` 上述脚本保存为`.sh`文件并通过`sbatch filename.sh`的方式提交给Slurm批处理系统。
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