机器学习环境搭建 安装Nvidia GPU Driver

本文主要介绍为Ubuntu安装Nvidia GPU驱动，演示的环境的硬件为AWS EC2 g4dn机型，它搭载了一颗服务器专用的T4 Tensor Core GPU，这台服务器运行Ubuntu Server 22.04 LTS。

Amazon EC2 G4dn 实例专用于加速机器学习推理和图形密集型工作负载，它搭载的T4 Tensor Core GPU有16GB的显存，非常适合中等负荷下的AI场景。本次我使用的是最经济的g4dn.xlarge。你自己也可以组装在你的个人电脑(需要Nvidia消费级显卡)上正常复现安装流程。

安装驱动

检查环境

输入uname -a和cat /etc/lsb-release进行操作系统检查，我们看到正在运行的是Ubuntu Server 22.04.3 LTS(内核为专为AWS云上环境优化后的Linux 6.2)。

安装依赖项

我们先安装一些依赖项，比如gcc,g++,make

我们执行：sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y && sudo apt install vim gcc g++ make python3-pip -y

查询可用的Nvidia软件版本

我们可以运行nvidia-detector和ubuntu-drivers devices查看可以使用的驱动版本。如果上述的2条命令找不到，可以输入sudo apt install ubuntu-drivers-common进行安装。

然后使用sudo apt install nvidia-driver-535 -y安装最新的535版本驱动(你可以安装nvidia-driver-535-server版本)

安装完成后需要重启服务器，我们直接sudo reboot就好

检测驱动安装

重启后，我们运行nvidia-smi和cat /proc/driver/nvidia/version进行检查。我们可以看到535版本的驱动安装好了

最后

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第一阶段：零基础入门（3-6个月）

新手应首先通过少而精的学习，看到全景图，建立大局观。 通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。

第二阶段：基础进阶（3-6个月）

熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后，你已经对机器学习有了基本的了解，不再是小白了。这时可以开始触类旁通，学习热门技术，加强实践水平。在深入学习的同时，也可以探索自己感兴趣的方向，为求职面试打好基础。

第三阶段：工作应用

这一阶段你已经不再需要引导，只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。

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