安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm

需要准备一个u盘,需要格式化,且内存不小于8g

1 下载ubuntu镜像

下载链接:

https://cn.ubuntu.com/download/desktop

2下载rufus

Rufus - 轻松创建 USB 启动盘Rufus: Create bootable USB drives the easy wayicon-default.png?t=N7T8https://rufus.ie/zh/

 准备好这两个之后安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第1张图片

配置好之后,点开始,然后基本下一步下一步就可以了。

1首先将source.list复制为source.list.bak备份。

cp /etc/apt/source.list /etc/apt/source.list.bak


修改完成后保存source.list文件,需要执行命令后才能生效:

sudo apt update

本文为 Ubuntu 22.04 的阿里云镜像源列表。若为其他版本,将所有jammy更改为其他版本代号即可。
常用的Ubuntu版本代号如下:
Ubuntu 22.04:jammy
Ubuntu 20.04:focal
Ubuntu 18.04:bionic
Ubuntu 16.04:xenia

vim /etc/apt/source.list


1将文件内容清空,然后复制下方代码粘贴,wq保存退出即可。

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse

# deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

设定好用户密码后,另外要安装openssh-server

apt install openssh-server

vi 打开sshd配置文件sshd_config ,执行命令:vi /etc/ssh/sshd_config ,打开端口注释

 安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第2张图片

  sshd自动启动

sudo service sshd start

然后再把以前硬盘永久挂载进来,由于是windows系统下的数据盘,运行 

 sudo blkid 

 安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第3张图片

 大图

安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第4张图片

找到/dev/sdxxxx几个对应的值

运行

vi /etc/fstab

把对应的内容填入,这样重启动后也可以自动加载上了。

# /etc/fstab: static file system information.
#
# Use 'blkid' to print the universally unique identifier for a
# device; this may be used with UUID= as a more robust way to name devices
# that works even if disks are added and removed. See fstab(5).
#
#                
# / was on /dev/nvme0n1p3 during installation
UUID=42a8dba0-be1e-402e-be76-836b2d5fbfe7 /               ext4    errors=remount-ro 0       1
# /boot/efi was on /dev/nvme0n1p2 during installation
UUID=AC5C-E788  /boot/efi       vfat    umask=0077      0       1
/swapfile                                 none            swap    sw              0       0
UUID="F8A4C772A4C731C4" /mnt/data_hd_d ntfs defaults 0 0
UUID="6E68724B687211D7" /mnt/data_hd_e ntfs defaults 0 0
UUID="5AA87ADFA87AB8D9" /mnt/data_hd_f ntfs defaults 0 0

再运行 ,把对应的内容填入,这样重启动后也可以自动加载上了。这时重启动一下机器

sudo reboot

就可以看到在/mnt/下面就看到盘符了

安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第5张图片

查看硬盘信息

df -h

安装显卡驱动:

 官方驱动 | NVIDIA

安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第6张图片

 根据自己的显卡选择驱动。注意:下载的驱动文件要放在英语路径中!!!

一、英伟达官网下载驱动 

中文地址:官方驱动 | NVIDIA

 根据自己的显卡选择驱动。

安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第7张图片

二、更新软件列表和安装必要软件、依赖
终端输入以下命令:

    sudo apt-get update
     
    sudo apt-get install g++
     
    sudo apt-get install gcc
     
    sudo apt-get install make
三、禁用默认驱动
在安装NVIDIA驱动以前需要禁止系统自带显卡驱动nouveau。

在终端输入命令打开blacklist.conf文件。

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf


或者新建一个单独的blacklist-nouveau.conf文件。

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf


在打开的文件末尾输入并保存:

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0


最后更新一下系统的initramfs镜像文件,在终端中输入:

sudo update-initramfs -u


完成以上步骤后,重启电脑。然后在终端中输入:

lsmod | grep nouveau

如果没有输出的话就说明禁用了nouveau。参考下面文章。

【超详细】【ubunbu 22.04】 手把手教你安装nvidia驱动,有手就行,隔壁家的老太太都能安装_ubuntu安装nvidia显卡驱动-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/huiyoooo/article/details/128015155?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170478405416800226543046%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=170478405416800226543046&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-2-128015155-null-null.142%5Ev99%5Epc_search_result_base2&utm_term=ubuntu22.04%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%98%BE%E5%8D%A1%E9%A9%B1%E5%8A%A8&spm=1018.2226.3001.4187

CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer

安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第8张图片

Download Installer for Linux Ubuntu 22.04 x86_64

The base installer is available for download below.

Base Installer
Installation Instructions:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.runsudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

 前面continue,accept安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第9张图片

 按上面配置会报错nvidia-fs无法安装,选择不安装

安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第10张图片

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

 安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第11张图片

配置环境变量
安装完成后会显示配置环境变量的说明,如下:

按照说明配置即可:

vim ~/.bashrc


添加以下内容:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin  
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64  


最后:

source ~/.bashrc
nvcc -V

 之后安装python运行环境anaconda和pycharm

a

Ubuntu 22.04上安装Anaconda,及 conda 的基础使用_ubuntu22安装conda-CSDN博客

安装pycharm,当我mobaXterm运行 firefox又出错

 针对mkdir报错的改进方法

sudo mkdir /run/user/0

 针对 “MobaXterm X11 proxy: Unsupported authorisation protocol” 的改进方法

mcookie

得到

xauth add localhost/unix:10 MIT-MAGIC-COOKIE-1 $(mcookie)

安装ubuntu22.04系统,GPU驱动,cuda,cudnn,python环境,pycharm_第12张图片

xauth list

安装pycharm 

在 Linux 环境下安装 Pycharm_linux pycharm-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/CNjcdyl/article/details/125158395?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170487436916800225580111%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=170487436916800225580111&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-125158395-null-null.142%5Ev99%5Epc_search_result_base2&utm_term=linux%E5%AE%89%E8%A3%85pycharm&spm=1018.2226.3001.4187

这样整体就差不多了还有 一个Pytorch  参才下面文章安装即可。以前windows下面quantize(4) 方法时会报错,在linux下就不存在了,在这个平台下面就可以勉强进行训练quantize(4) 的模型了。

win10系统gpu本地部署chatglm3-6b,从0开始安装_win10 chatglm3-6b-CSDN博客

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