ubuntu上踩的坑—阿里云上创建服务器(深度学习)

本文详细介绍如何在阿里云管理控制台创建云服务器ECS实例,包括选择配置、创建自定义镜像及快照的过程。通过本教程,读者将学会如何配置服务器环境,创建快照并利用快照制作自定义镜像。

管理控制台  -->  云服务器ECS  -->  实例,选择  “创建实例”

如下选择,一切为了 便宜 ¥¥¥

注意:如果没有自定义镜像的话,需要先创建自定义镜像(需要先创建一个实例,先选择一个便宜的服务器,在自己的电脑上配置自己的环境,配好之后,创建快照,再创建镜像)

点击 “下一步” ,流量可以选到最大,其他默认就OK

点击 “下一步”, 选择密钥对,需要自己配

之后都是默认,最终点击 “创建实例”

创建好之后,会在实例中看到 如下图,记住公钥

现在在自己电脑上就能够连接到服务器了,命令是:

ssh root@XXXX

XXXX:为自己刚复制的公钥

创建快照操作步骤

在ECS管理控制台上创建快照的步骤如下:

  1. 登录 ECS管理控制台
  2. 选择地域。
  3. 在左侧导航栏,单击 实例。
  4. 找到需要创建快照的实例,单击 管理。
  5. 单击左侧 本实例磁盘,然后单击对应磁盘右侧的 创建快照。一次只能选择一块磁盘,磁盘属性 可以是系统盘和数据盘。
  6. 输入快照的名称,单击 确定。
  7. 单击左侧 本实例快照 查看快照任务。您可以看到快照进度、预计剩余时间和快照状态。

创建快照之后就可以创建自定义镜像

参考:https://blog.youkuaiyun.com/Jonms/article/details/79318566

 

### 配置阿里云服务器进行深度学习训练 #### 选择合适的实例规格 为了确保能够高效地执行深度学习任务,建议选用配备NVIDIA GPU的ECS实例。这类实例提供了强大的计算能力,特别适合处理复杂的神经网络算法[^1]。 #### 创建ECS实例并安装驱动程序 通过阿里云官网创建一个新的弹性云计算(Elastic Compute Service, ECS) 实例,在配置过程中指定所需的操作系统镜像(推荐Ubuntu Server LTS版本)。完成实例部署之后,登录到新启动的虚拟机内部,并按照官方文档指引下载与当前硬件相匹配的CUDA Toolkit 和 cuDNN 库来设置必要的环境变量路径。 #### 安装深度学习框架 基于个人偏好或项目需求决定要使用的具体库比如TensorFlow、PyTorch等。对于大多数情况而言,可以直接利用pip工具快速完成这些流行机器学习软件包及其依赖项的一键式安装操作: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.x.x # TensorFlow with GPU support # 或者 pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 # PyTorch with CUDA 11.3 support ``` #### 使用PAI DSW简化开发流程 除了手动搭建上述环境外,还可以考虑借助阿里云的人工智能平台——PAI (Platform of Artificial Intelligence),特别是其中提供的交互式建模(Data Science Workshop, DSW)功能模块。它允许用户无需关心底层基础设施细节就能迅速开展实验工作;只需上传数据集至OSS对象存储空间并与DSW关联起来即可立即在线编码调试[^2]。 #### 测试模型性能 最后一步是验证整个系统的正常运作状况。可以从公共资料库里挑选一个小规模的数据集合作为样本输入给选定的学习算法来进行初步测试。如果一切顺利的话,则证明已经成功构建了一个可用于实际生产的深度学习训练平台[^3]。
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