部署海潮服务器AiStation

前言

一般在前言我都会说一些题外话，嘿嘿~
近来，有个题目我想了好久，在这里分享给家人们哈，就是说假如有两种努力的方式，一种黑白常努力，对本身要求非常严格，每天没有什么玩的时间，本身的能力提升地很快，但是缺点是可能会缺失生活中很多的小快乐；还有一种是对本身要求没那么严格，但是也在努力，能力提升地比较缓慢，但是能领会到生活中的很多快乐。这两种努力的方式家人们更倾向于那种呢？大家可以在品评区留言哈，每一条我都会很认真地参考哒~

好啦，言归正传了哈~
1. 起首进入海潮服务器网站

海潮服务器的网址：https://172.17.71.11:32206/login.html，有可能浏览器会提示这个网址并不安全，但是这个并没有关系，点击进入就好了。
进入网址之后的界面如下图所示：

然后输入用户名和密码就好了。
2. 如安在海潮上跑通实验

起首，家人们必须要知道一个事实，那就是海潮这个服务器吧，是一台裸机，也就是上面什么环境也没有，所以（重点来了奥），我们需要添加上我们的代码以及数据集，安装好anaconda，然后还有对应的conda捏造环境，其次还要有Pytorch。
（1）上传数据集&代码

点开“数据管理”这一栏，然后里面有个“文件管理”，下面的“数据集管理”先不用管。

然后这里有一些目录，如下图所示，有用户目录、公共目录。一般我们的代码和数据集都是放在一个文件夹里的，并且我们一般放在这个用户目录里。公共目录里的全局共享里也有一些文件，一般是管理员上传的一些比较常见的数据集等。

如下图所示，上传文件有两种方式，一种是下图中红色框框圈出来的“上传”，这种方式是从本地直接上传，但是有一个限定——上传的文件大小只能小于1G，所以这种方式我不是常常用。

还有一种方式是通过SFTP工具来上传文件。
这里先简单介绍一下SFTP是什么哈。SFTP是一种文件网络传输的安全协议，一般可以或许连接远程服务器的工具一般都可以举行SFTP文件传输。像我一直用的SFTP工具叫做MobaXterm。
想进一步相识SFTP的可以参考一下这篇文章：https://blog.csdn.net/weixin_42046751/article/details/105250458
登录上MobaXterm后先连接上海潮服务器，点击左上角的session，然后点击SFTP，如下图所示。Remote host为海潮的ip地址：172.17.71.11 ，Username就是登录海潮的账号（像我就是学号），然后点击OK。

然后需要让你输入密码，如下图所示。

这里的密码需要在海潮服务器中手动点“复制密码”得到，如下图所示。

登录上去之后就可以上传文件啦~
（2）创建一个开辟环境

点开目录的“业务管理”，然后再点击“开辟环境”。在里面的右上角有一个“创建”。

点击“创建”之后，你需要选择一个开辟环境镜像，我的环境时Pytorch，因此我选择了一个我的同砚公开出来的Pytorch环境镜像。

选择一个之后就到了下面这个窗口，选择一个还有显卡的节点。因为我这里已经有一个开辟环境了，所以这里CPU体现资源不敷，正常来说是4，加速卡应该是1。

下面还有数据配置和更多选项，我没动，直接点“确定”了。
（3）下载并安装anaconda

先到清华大学开源镜像网站下载anaconda的脚本文件
镜像网站网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
在里面找到本身需要的脚本文件就行了，以我为例，我的是

1. Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

复制代码

点击之后就可以下载到本地了，然后再通过SFTP工具将上面的脚本文件上传到海潮服务器。
来到海潮的开辟环境的界面，点击开辟环境（就是下图中红色框框）

之后再点击Shell，进入终端命令窗口。

接着就可以实验脚本文件了，用下面的命令：

1. bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

复制代码

然后就是一开始是让大家接收协议，输入yes就好。再接着就是让你确认安装目录，默认的目录是/root/anaconda3，我没改。最后会问你是否配置环境变量，你可以选yes，但是我选了no，然后我又本身手动配置了anaconda的环境变量。最后系统就会提示大家 installed successfully !
那么，我来和家人们说说怎么手动配置环境变量哈~
（1）添加环境变量

1. echo 'export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

复制代码

这里的/root/anaconda3/bin 不是一尘不变的，要根据本身的anaconda目录来配置。
（2）使其立即收效

1. source ~/.bashrc

复制代码

（3）验证anaconda是否安装乐成

1. anaconda -V  #注意V是大写

复制代码

如果体现出anaconda的版本，那么，恭喜家人们安装乐成！
（4）进入anaconda的base环境

1. source activate

复制代码

（4）上传捏造环境

因为我们运行的项目一般来说都有一个专门的捏造环境来对应，捏造环境中有项目所需要的包。一般来说，一般的Linux服务器就可以直接自身创建一个捏造环境的，就是先下载anaconda的脚本文件，就是.sh结尾的那个东西，然后再用bash命令安装anaconda，接着就能创建一个捏造环境，然后再在捏造环境里下载torch了，最后再pip或者conda本身需要的包就OK了。BUT！！！海潮这个神奇的服务器竟然没联网（就连脾气这么好的我都想骂人）！

因此！！！只能在另一台Linux服务器上先创建好一个捏造环境，然后打包下载到本地，然后再本地上传到海潮再解压~~真的是离谱他妈给离谱开门，离谱抵家了。关键是我的实验室的服务器连磁盘空间都咩的了，连创建个捏造环境都没有space，还卡得一批……我真的会谢……

因此，我计划在实验室服务器上将原本的不怎么常常用的捏造环境删掉，再创建一个新的捏造环境……创建个捏造环境都得这么麻烦，诶~
（1）先检察本身有哪些捏造环境：

1. conda env list

复制代码

（2）然后删掉此中一个捏造环境(纯属是为了让出磁盘空间，家人们可以不用做这步)：

1. conda remove -n 环境名称 --all

复制代码

然后系统会提示是否要删除，输入yes就行啦
（3）创建一个新的捏造环境

1. conda create -n 环境名称 python=版本

复制代码

但是又出现题目了！我可真是多苦多难的科研人啊~

我查阅了一下资料得出了题目的结论——根目录下的这些tmp目录没有磁盘空间……照旧老题目，
不过我接洽了一下服务器的管理员，他说可以先删掉一些缓存文件应下急，管理员人照旧蛮不错滴~
下图也是应证了我的结论。

可以看到相应的目录下可用的磁盘空间为零……
OK，经过十分钟的等候后，磁盘空间腾出二十多G了，终于把捏造环境创建好啦，中央过程会有一个让大家输入yes的操纵。

这个TransUNet就是我刚刚创建好的捏造环境~
那么接着需要在这个捏造环境里安装torch以及项目需要的包，那么来吧~
一般来说，我们起首需要先进入torch的官网举行torch的下载
torch官网的网址：https://pytorch.org/get-started/locally/
下载torch之前，我们先得弄清晰一些东西，那就是我们服务器的NVIDIA驱动版本以及对应的cuda版本，我们可以在shell中输入这个命令来检察：

1. nvidia-smi

复制代码

结果就像这个样子：

这里的Driver Version就是驱动版本，CUDA Version就是对应的cuda版本。我们下载的torch的cuda版本可以低于对应的cuda版本，所以我们一般会在服务器上装较高版本的NVIDIA驱动，这样对应的cuda版本也比较高，兼容性就比较高。
torch官网中下载torch：

固然说如果这里没有对应的版本，那么可以到 Previous Pytorch Versions 中下载torch。

找到本身想要的版本的torch的时候，在shell中输入命令就可以啦。原来我的项目所需要的torch版本是1.4.0，torchvision的版本是0.5.0的，但是这两个版本都太老了，并且我一直下载不了，一直会报错。因此我咨询了一下我的同门和师兄，得出的结论似乎是：实验室服务器的cuda版本是11.7的，只能下载1.10.0以上版本的torch，并且高版本的torch是可以兼容低版本的torch的。所以我就下载了1.13.1版本的torch，对应的命令如下：

1. conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

复制代码

果然，高版本的torch就下载好了，哈哈。反正要是版本不兼容的话，后期再改吧，哈哈~

接着就是下载项目所需要的其他的包就好了，发起都利用conda命令来下载，不要conda和pip混合利用，这样可能会导致包之间不兼容。这样环境就完成啦~
PS：如果有的包总是下载失败的话，可以尝试到anaconda官网去寻找相应的资源，详细可以参考这篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_45552562/article/details/109668589
Anaconda官网：https://anaconda.org/
（4）打包创建好的环境
起首安装打包工具conda-pack：

1. conda install -c conda-forge conda-pack

复制代码

之后进入到捏造环境，这里我需要进入的捏造环境就是TransUNet：

1. conda activate TransUNet

复制代码

然后进入到捏造环境所在的目录：

1. cd /data/ubuntu/user/kzy/envs/

复制代码

最后实验打包命令就可以了：

1. conda pack -n TransUNet -o TransUNet.tar.gz

复制代码

这样就会在TransUNet捏造环境所在的同一目录下得到捏造环境的压缩包——TransUNet.tar.gz
之后点击下载，下载到本地就好。此时实验室服务器的工作就完成了，该把眼光转到那个连网络都没有的海潮服务器了。
（5）在海潮上配置捏造环境

（1）将捏造环境压缩包上传
在第（3）步中我们已经在海潮服务器上安装好了anaconda，并且进入到了base环境。接着我们就需要将本地的TransUNet.tar.gz（捏造环境压缩包）再次通过SFTP工具上传到海潮。
因为我们的anaconda在海潮上的目录是/root/anaconda3，所以本应该将TransUNet.tar.gz上传到/root/anaconda3/envs这个目录下的，但是我在SFTP工具上貌似没有找到这个目录，但是这个目录确实又存在，真是离谱，笑拉了哈哈~ 所以我只能先将TransUNet.tar.gz上传到用户目录下（就是和代码&数据集同一目录）。
上传后我又通过这个命令将用户目录下的TransUNet.tar.gz转移到/root/anaconda3/envs下：

1. mv 路径1 路径2 #将路径1的内容转移到路径2

复制代码

这里我的就是这样：

1. mv */TransUNet.tar.gz /root/anaconda3/envs/TransUNet.tar.gz

复制代码

这里的*表示大家本身的目录，各位家人根据本身的情况写哈~
之后可以进入到/root/anaconda3/envs这个目录下检察是否转移乐成：

1. cd /root/anaconda3/envs #进入环境目录
2. ls #查看当前目录下的所有文件

复制代码

如果体现TransUNet.tar.gz的话，就表示转移乐成啦！
（2）创建一个环境目录
在/root/anaconda3/envs目录下创建一个目录用于存放解压后的捏造环境，因为我的捏造环境叫做TransUNet.tar.gz，因此我创建了一个环境目录名称也为TransUNet

1. cd /root/anaconda3/envs #先进入环境目录
2. mkdir TransUNet #创建目录

复制代码

（3）解压捏造环境压缩包

1. tar -zxvf TransUNet.tar.gz -C TransUNet/ #将压缩包解压到刚刚创建的目录下

复制代码

等候一段时间后，检察捏造环境，如果出现了TransUNet，那么就乐成啦！

1. conda env list

复制代码

乐成！！！

（6）运行代码

进入捏造环境后，进入代码目录，运行代码就可以了~

1. conda activate TransUNet
2. #激活捏造环境cd 目录 #进入代码目录python ~.py #运行代码

复制代码

【注意】因为海潮服务器的网络题目，导致终端很不稳定，发起利用nohup命令，让程序后台运行，让结果保存在日记中：

1. nohup python ~.py > result.log&

复制代码

至此大功告成，感谢家人们看到这里，不妨点个赞，关注一波噻~

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