从零开始配置GPU服务器

最新推荐文章于 2025-03-21 17:46:57 发布

wyl2077

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分类专栏： linux各种问题汇总文章标签： ubuntu 深度学习 linux

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dbdxwyl/article/details/120247225

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GPU服务器应用搭建

water的博客

10-21

361

高配云服务器，GPU欢迎大家前往滴滴云机器学习平台。使用大师码7749更可以享受9折优惠哦。谢谢大家支持滴滴云账号注册地址：https://app.didiyun.com/#/dc2/add?srvType=ebs.gpu.p4

搭建PyTorch GPU开发环境：从零开始的GPU服务器初体验

Bsv___的博客

09-18

133

通过选择适当的硬件、安装操作系统、驱动程序和CUDA，以及使用Anaconda创建虚拟环境安装PyTorch和相关库，您现在可以开始在GPU上加速深度学习任务了。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它在GPU上的高效运算能力使其成为许多研究人员和开发者的首选。在安装CUDA之前，确保您的显卡型号与您计划安装的CUDA版本兼容。现在，您可以在创建的虚拟环境中安装PyTorch和其他所需的库。访问NVIDIA官方网站，下载适用于您的显卡和操作系统版本的CUDA安装器。运行安装器，并按照提示进行安装。

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GPU服务器装外置系统,如何从零开始配置一台适用于深度学习的GPU服务器？

weixin_29582621的博客

07-30

585

作者 | 蔡芳芳计算力正在推动人工智能飞速发展，GPU 深度学习可以说点燃了一个全新的人工智能计算时代，甚至足以抵消摩尔定律的放缓步伐。目前 NVIDIA GPU 已经成为全球应用最广泛的人工智能计算平台，也是每一家企业及所有开发者在构建深度学习系统时必不可少的需要关注的方向。但诸如“如何选择一款 GPU 来搭建深度学习平台”、“如何从头开始配置自己的 GPU 服务器”之类的问题一直困扰着开发者...

GPU系列(七)-GPU集群部署

最新发布

sre救赎之路

03-21

819

节点配置：安装驱动和容器运行时支持。部署设备插件：使 Kubernetes 识别 GPU。资源声明：在 Pod 中指定 GPU 需求。监控与调度：确保资源合理分配和任务运行。

GPU人工智能服务器配置指南

11-26

GPU不同型号选择与购买建议，机器深度学习软件安装文档。

GPU服务器配置计划

墨门

05-07

969

1 GPU 增加显存 2 内存是GPU显存的4倍

GPU-server驱动以及相关环境安装

weixin_37871121的博客

01-08

909

概念 GPU：图像处理器 CUDA：NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架（也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用） Anaconda：Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environm

真·从零开始配置实验室Linux服务器——包括Nvidia显卡驱动安装、Anaconda和Pycharm安装、Pytorch-GPU和Tensorflow-GPU配置、Matlab安装

神仙院B栋4楼保安的博客

11-23

1262

更改输入法 https://blog.youkuaiyun.com/qq_38737992/article/details/82229014 创建用户 paa

从零开始实验室GPU服务器配置：Linux mint、显卡驱动、CUDA、cuDNN、Anaconda安装、多人用户及远程

神仙院B栋4楼保安的博客

08-05

1142

操作系统选取操作系统根据师兄建议使用的是 Linux Mint，Mint有三个桌面：Cinnamon，MATE，Xfce，因为考虑到是实验室的服务器所以选取了最简洁、最稳定的Xfce。关于这三个桌面版本的比较可见官方Docs。官方下载地址。下载完成之后参见官方的文档进行ISO镜像校验。 ...

从零开始使用云服务器训练自己的深度学习模型

m0_67388791的博客

01-28

2476

当我们本地的计算资源无法满足需要时，需要借助云服务器平台（本文以AutoDL为例），简单的使用教程如下。1.注册自己的AutoDL账号，进入主页的算力市场，选择合适的GPU型号，这里我们选择西北B区的3060。接着，选择合适的镜像后点击立即创建开机，开机后可以看到自己的SSH命令和密码。之后在弹出的连接框里输入之前开机后的SSH指令，选择本地的config。在左侧即可看到对应的连接，点击箭头即可在本窗口内打开来连接。点击箭头，输入密码，使用右上角的SFTP进行文件的上传。添加自己的SSH信息。

从零开始在CentOS7服务器上搭建GPU深度学习环境，并部署bert向量化服务

Parabola S. R.的博客

01-04

936

从零开始在CentOS7服务器上搭建GPU深度学习环境，并部署bert向量化服务 0 前言最近公司的研究项目有对文本进行BERT向量化的需求，在github上找到了bert-as-service这个开源项目，它提供pip安装，可以将bert向量化作为服务部署在服务器上，在客户端python脚本中通过简单的调用请求就可以得到词向量。相比自己调用bert源码，这种方法方便非常多。可以参考这篇知乎文章：两行代码玩转Google BERT句向量词向量这篇文档将以公司的centos7服务器为例，介绍搭建GPU深度

搭建多人共用的GPU服务器

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05-08

2万+

背景需求调研安装配置配置LXD 配置网桥新建容器安装驱动配置显卡共享目录 nvidia-uvm 桌面环境 CUDA与cuDNN 其他总结参考背景目前实验室GPU使用情况是：大部分同学的配有单台1080/TITAN Xp。后来购入了两台4卡的机器，老师的意思是希望可以作为服务器使用，能够多人同时使用，互不影响。于是便开始了本次折腾，...

配置实验室公用GPU服务器

大黄老鼠的小本本

09-17

1343

总体目标每个人的环境互相不影响每个人分配10个端口，其中第一个端口是ssh连接的端口(内网连接) 要能用GPU跑深度学习实验可以用不同版本的cuda（暂未实现，实现了再写）可以ssh连接（目前内网可以）外网可以ssh连接（内网穿透用frpc可以实现，但每个人的配置不一样，目前没法统一配置）最好有一个图形化的管理界面（GitHub没找到，哪天有闲自己写一个吧），类似这种探索过程照着nvidia-docker的文档装好后，运行 sudo docker run --rm --gpus all

三招教你搞定GPU服务器配置→收藏推荐配置

HPC_Evan的博客

09-14

1678

此外，完善的软件生态与高效的管理系统亦是不可或缺，包括但不限于优化的操作系统、CUDA环境以及强大的作业调度功能，共同构建起一个高效、稳定的计算平台。同时，完善的软件生态与技术支持体系也是不可或缺的。而优质的售后服务更是用户安心的保障，无论是快速响应的技术支持、及时的维修服务还是可靠的备件供应，都能有效减少停机时间，确保业务的连续性与稳定性。而对于预算充裕的客户而言，风虎云龙RH88等顶级服务器则能带来前所未有的计算体验，不仅硬件配置强大，还支持高度定制化服务，确保每一分投入都能转化为实际的生产力。

kickstart for Ubuntu/GPU server——GPU服务器环境配置

ccrick's blog

04-16

705

该篇博客介绍了如何在Ubuntu 20.04系统中进行基础的配置。其中包括检查防火墙状态、替换apt源、设置代理、更新软件包、安装GPU驱动程序、安装CUDA、安装conda以及配置SSH免密登录等步骤。博客逐一介绍了具体的命令和操作过程，详细讲解了每个步骤的目的及原理，能够帮助读者更好地理解配置的过程。此外，博客还提供了一些常用命令和注意事项，有助于读者更好地使用Ubuntu系统。

实验室多人共享GPU服务器搭建指南（更新ing）

qq_44428729的博客

09-18

7098

操作系统 Ubuntu 20.04 LTS系统挂盘：SSD （2×960GB）为Raid1、STAT（2×10T）为Raid0linux安装nvidia驱动必备（实验室GPU服务器交货时已安装驱动）

如何搭建深度学习的多 GPU 服务器

冷冻工厂

08-04

1160

根据您的选择，终端将显示基础安装器的命令。访问 NVIDIA 开发者网站的 CUDA Toolkit 12.1 下载页面，获取适用于 Linux 的安装命令（选择与您的操作系统版本相匹配的“deb （本地）”安装器类型）。该命令会列出所有安装的GPU。配置一个多GPU Linux系统，并安装必要的库，如CUDA Toolkit和PyTorch，以便开始你的深度学习之旅🤖。这应该打印系统中安装的 GPU 数量（在我的例子中为 8），并且还应该与 nvidia-smi 命令中列出的 GPU 数量相匹配。

GPU分析服务部署环境搭建

jackiejane的博客

07-14

1455

GPU分析、容器化、Docker介绍在Linux环境下搭建GPU分析容器化部署所需要的环境。

【实践】远程GPU服务器配置

rexxa的博客

03-15

2227

配置远程GPU服务器（总结）

从零开始deepseek本地部署

02-27

### DeepSeek 本地部署教程 #### 准备工作环境为了成功完成 DeepSeek 的本地部署，需先确认并安装所需的软件依赖。这些依赖项涵盖了操作系统、容器化工具、编程语言等多个方面[^2]。 - **操作系统**：推荐使用 Linux 发行版，如 Ubuntu 或 CentOS。 - **容器化工具**：Docker 和 Docker Compose 是首选方案，用于简化应用的打包和运行。 - **编程语言**：Python 版本应不低于 3.8。 - **深度学习框架**：PyTorch 或 TensorFlow 可选其一作为主要计算引擎。 - **数据库**：PostgreSQL 被广泛应用于存储结构化的元数据信息。 - **消息队列**：RabbitMQ 支持异步处理任务流。 - **Web 服务器**：Nginx 提供高效的反向代理服务。 - **GPU 加速工具**：CUDA Toolkit 结合 NVIDIA GPU 实现加速运算。 - **版本控制系统**：Git 有助于管理和追踪项目变更历史。 - **包管理工具**：Pipenv 或 Conda 方便地管理 Python 库及其依赖关系。 - **监控与日志工具**：Prometheus 配合 Grafana 进行情能监测；ELK Stack 处理日志聚合分析。 - **安全工具**：OpenSSL 确保通信过程中的安全性。 #### 获取源码及配置文件访问官方 GitHub 仓库下载最新稳定版本的 DeepSeek 源代码，并按照 README.md 中给出的具体指示操作来获取必要的配置模板和其他资源文件[^1]。 ```bash git clone https://github.com/your-repo/deepseek.git cd deepseek ``` #### 设置环境变量创建 `.env` 文件以定义应用程序所需的各种参数设置，比如端口号、API 密钥等敏感信息不应硬编码到程序内部而是通过这种方式传递给系统进程读取。 ```plaintext # .env example content PORT=8080 SECRET_KEY=mysecretkeyhere DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost/dbname?sslmode=require ``` #### 构建镜像和服务启动利用 Dockerfile 来构建自定义的应用映像，在此基础上借助 docker-compose.yml 描述多容器组合的服务架构图谱从而实现一键式的集群初始化动作。 ```yaml version: '3' services: web: build: . ports: - "8080:80" depends_on: - db db: image: postgres:latest environment: POSTGRES_USER: user POSTGRES_PASSWORD: password POSTGRES_DB: dbname ``` 执行如下命令即可触发整个项目的编译与上线： ```bash docker-compose up --build ``` #### 测试验证功能正常与否打开浏览器输入 `http://localhost:8080` 访问首页界面查看是否能够正确加载页面内容，同时也可以尝试调用 API 接口测试核心业务逻辑能否顺利响应请求返回预期的结果集。 #### 后续维护与发展规划随着需求变化和技术进步不断优化现有体系结构，定期更新组件至新版本保持兼容性和性能优势的同时积极引入创新特性增强用户体验价值最大化。

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