回顾FA与学习虚拟机类型

最新推荐文章于 2025-06-15 11:07:09 发布
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分类专栏： 云计算 文章标签： 云计算
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/myIDLULU/article/details/124004773
本文回顾了FA（Full Automation）在管理虚拟机时的角色，包括监控系统状态、维护系统可靠性及解决故障问题。讨论了FA在资源规划、网络管理和故障处理方面的应用，并详细阐述了虚拟机类型如链接克隆、全内存和完整复制，强调了虚拟机安全。此外，还介绍了虚拟机组的概念，用于按规则分组虚拟机，以及专有单用户和静态多用户的桌面组类型。

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

         1.监控系统状态

运维  2.维护系可靠性

          3.解决故障问题

  1. FA的定义            1、资源（计算机存储资源）的规划      1、产品的使用
  2. FA的应用场景        2、网络的规划（管理平面/业务平面）   2、稳定性，故障处理

FA的架构和组件      3、部署（产品文档）                      

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### 配置 VMware 虚拟机以支持深度学习 #### 选择并安装 VMware 和 Ubuntu 为了确保虚拟机能高效运行，建议选用性能较强的计算机。对于软件的选择，VMware 是一种常见的虚拟化解决方案。 - **下载与安装 VMware** 可访问指定链接获取 VMware 的安装文件，并依照官方指导完成安装过程[^1]。 - **准备操作系统镜像** 推荐使用 Ubuntu 作为基础操作系统，鉴于国内网络状况，可从清华大学开源镜像站等渠道加速下载 ISO 文件。 #### 设置虚拟机参数 合理的资源配置有助于提升训练模型时的速度和稳定性。 - **分配资源给虚拟机** 对于拥有 16GB RAM, Intel i5 或更高级别的 CPU 以及 SSD 存储介质的主机来说，给予虚拟机至少 8GB 内存、2 至 4 个处理器核心是比较合适的方案。 #### 初始化 Ubuntu 并调整网络连接 初次启动后需对新系统做一些必要的初始化工作： - **解决潜在的联网问题** 如果遇到无法上网的情况，可以参照特定的方法来修正 VMnet1 和 VMnet8 这样的适配器可能出现的问题[^2]。 #### 构建适合深度学习工作的环境 这一步涉及多个组件的集成，具体取决于所使用的 GPU 类型及其对应的 CUDA 版本。 - **安装 NVIDIA 显卡驱动程序** 确认硬件兼容性之后，通过命令行工具或其他方式更新至最新稳定版驱动[^3]。 - **部署 CUDA 工具包及相关库** 根据目标框架的要求挑选相匹配的 CUDA 发布版本，这里以 CUDA 10.2 为例说明操作流程。 - **搭建 Python 解释器及依赖管理平台** 利用 Anaconda 创建隔离的工作区，便于后续引入 TensorFlow、PyTorch 等流行机器学习库。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y # 安装 Nvidia 驱动... wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.2.89-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.2.89-1_amd64.deb sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get install nvidia-driver-440 reboot now # ...继续安装 CUDA Toolkit ... sudo apt-get install cuda-10-2 source ~/.bashrc nvcc --version ```
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