裸机搭建深度学习服务器，ubuntu ssh服务器，ptyorch, tensorflow, paddle三种框架安装。以及各种避雷。

努力是为了不平庸~
深度学习有些时候是枯燥的，AI的成长总是被说不可能，但是越是被说不可能，我们就越要创造无限可能！加油每一个AI人，我们会用行动来证明 我们的！

rufurufus 

需求知识点

提示：linux 基础操作

第一步制作ubuntu启动U盘 

1、首先要现在ubuntu镜像，这里给大家提供了ubuntu22.10的清华源镜像下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/kinetic/ubuntu-22.10-desktop-amd64.isohttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/kinetic/ubuntu-22.10-desktop-amd64.iso2、找到一个可以刻录ubuntu系统的软件，这里Rufus软件（免费且好用）刻录下载链接：Rufus - 轻松创建USB启动盘https://rufus.ie/zh/

下载打开后按照上图配置，点击开始就可以了。U盘大小建议32GB就够用。 

第二步，裸机安装Ubuntu

进入Bios界面（各种电脑进入的按键不同请自行百度，我的是F12）,打开usb启动.F10保存退出。进入安装引导界面，这里我们跳过试用，直接安装。

左边边框，我们滑倒最下面，语言选择中文简体。然后按照引导（因为是裸机，我选择仅Ubuntu系统）一步一步进行就可以了，分区可以等安装完成之后再进行设置。

安装anaconda，配置各种环境

1、打开Ubuntu ，（如果浏览器无法使用，找到浏览器设置把GOOGLE给删除）。搜索清华源：清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

下载anaconda。下载完成之后打开文件管理器，在anaconda安装包目录下右键在终端打开

sh 文件名

 然后按q键跳过，输入yes回车。等待安装完成即可。

安装英伟达驱动

点击桌面左下角，进入找到附加驱动（一般显卡都带有驱动）找到适合自己的安装即可。

切记在安装前一定要禁用nouveau驱动。

安装完成之后，重启系统（reboot）输入 nvidia-smi 验证驱动是否安装成功

创建虚拟环境，以pytorch为例其余框架相似

# 创建虚拟环境
conda create -n pytorch python=3.9 

来到pytorch官网，PyTorch 

# 激活刚刚创建的虚拟环境
conda activate pytorch

#成功进入后输入pytorch下载命令
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

打开ssh服务器

高版本的ubuntu 默认安装ssh.

使用如下命令查看ssh服务是否正常启动

sudo ps -e| grep ssh

如果没有反应，则输入如下启动ssh

sudo /etc/init.d/ssh start

使用服务器

建议软件vscode,( pycharm需要专业版才能连接服务器)

打卡vscode 找到扩展，下载图中标出的

 然后添加远程连接如图

然后就可以正常使用了 

各种坑

1、下载英伟达驱动，一定要禁用nouveau。

2、下载和显卡对应的驱动，否则可能会造成驱动损坏黑屏，进不了系统。

3、网络不稳定，可能导致下载的包出错，一定要删除干净再安装。