服务器 解决shm过程

本文介绍了如何通过Dockerrun指令配置并启动一个包含PyTorch1.9的开发环境容器,特别提到了GPU分配、共享内存设置以及连接到特定时区的详细步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

docker run --name llf_pytorch_dev --gpus all  --shm-size=10G -v ~/workspace:/root/workspace -e TZ=Asia//Shanghai -d -it luckyant/torch:1.9 sh

启动服务器

docker start llf_pytorch_dev
docker exec -it llf_pytorch_dev bash

 

### 如何在服务器环境中安装 Qt #### 下载 Qt 安装包 为了在服务器上安装 Qt,可以访问官方提供的下载页面并获取适合的操作系统版本。对于 Linux 系统,可以通过命令行工具 `wget` 来完成下载操作[^4]。 ```bash wget -c -t 0 https://download.qt.io/archive/qt/5.12/5.12.10/qt-opensource-linux-x64-5.12.10.run ``` 此命令会从指定 URL 中下载对应版本的 Qt 安装程序,并支持断点续传功能。 --- #### 设置可执行权限 下载完成后,需要赋予该文件可执行权限以便后续运行安装向导: ```bash chmod +x qt-opensource-linux-x64-5.12.10.run ``` 上述命令将使下载的 `.run` 文件具备执行能力。 --- #### 启动安装过程 启动安装脚本前,请确认当前用户具有足够的权限来写入目标路径下的数据。如果遇到权限不足的情况,可能需要切换至超级用户模式或者调整目标目录的读写属性。 ```bash ./qt-opensource-linux-x64-5.12.10.run ``` 正常情况下,这一步骤将会弹出图形化的安装界面[^5]。然而,在纯文本终端环境下(如大多数服务器),可能会触发基于控制台的交互流程。 --- #### 配置网络代理 当进入安装引导阶段时,部分服务器由于防火墙或其他原因无法直接连接到外部资源库。此时可以在设置菜单中手动关闭代理选项或输入特定的代理地址以解决问题。 --- #### 处理依赖关系 某些场景下,仅依靠基础操作系统镜像不足以满足全部需求。因此建议提前检查是否存在缺失的关键组件,比如编译器套件 (GCC) 和其他开发头文件集合等。以下是几个常见的准备工作指令: 更新软件源列表: ```bash sudo apt update ``` 安装必要的构建工具链及相关库文件: ```bash sudo apt install build-essential libgl1-mesa-dev libxcb-util0-dev \ libxcb-image0-dev libxcb-shm0-dev libxcb-keysyms1-dev libxcb-randr0-dev \ libxcb-render-util0-dev libxcb-shape0-dev libxcb-sync-dev libxcb-xfixes0-dev \ libxcb-xinerama0-dev libxcb-cursor-dev libxkbcommon-dev libxkbcommon-x11-dev \ libfontconfig1-dev libfreetype6-dev libssl-dev libdbus-1-dev libpulse-dev \ libudev-dev libxi-dev libxcursor-dev libxrandr-dev libxcomposite-dev \ libasound2-dev libcups2-dev libexpat1-dev libncurses5-dev flex bison gperf \ git python3-pip ruby perl cmake ninja-build pkg-config ``` 这些额外模块能够帮助解决潜在的功能障碍问题[^3]。 --- #### 测试安装成果 最后验证整个部署环节是否顺利完成的一个简单方法就是尝试调用 qmake 工具查看其返回状态码以及打印信息内容。 ```bash qmake --version ``` 理想状态下应该能看到类似于下面这样的输出结果: ``` QMake version X.Y.Z using Qt Z.W.V ``` 其中 X/Y/Z/W/V 表示具体的数值型修订号位数组合形式[^1]。 ---
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