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AI实验室

人工智能开发环境安装及配置

视频部分可以参考这个 :https://www.bilibili.com/video/BV1pT411W7et/

第一步、安装ubuntu

第二步、开启SSH和远程桌面

第三步、安装anaconda3或者迷你conda3 linux推荐安装miniconda3

Ubuntu系统中安装Miniconda和Anaconda的步骤如下：

安装Miniconda：

  1. 前往Miniconda的官网（https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html），找到并下载适用于Linux的安装包。

  2. 在Ubuntu系统中打开终端（可以通过按下Ctrl + Alt + T组合键打开）。

  3. 在终端中，使用cd命令切换到下载Miniconda安装包的目录。

  4. 给安装包添加执行权限，运行以下命令：chmod +x Miniconda3-xxx-Linux-x86_64.sh（其中“xxx”应替换为你下载的Miniconda版本号）。

  5. 运行以下命令执行Miniconda安装程序：./Miniconda3-xxx-Linux-x86_64.sh。

  6. 根据安装向导的提示，阅读许可协议并接受。然后选择Miniconda的安装路径，默认情况下安装在用户主目录下。

  7. 等待安装完成。安装完成后，根据安装向导的提示，选择是否将Miniconda加入到系统的PATH环境变量中，以便在终端中直接使用conda命令。

安装Anaconda：

  1. 前往Anaconda的官网（https://www.anaconda.com/downloads），找到并下载适用于Linux的安装包。

  2. 在Ubuntu系统中打开终端。

  3. 在终端中，使用cd命令切换到下载Anaconda安装包的目录。

  4. 给安装包添加执行权限，运行以下命令：chmod +x Anaconda3-xxx-Linux-x86_64.sh（其中“xxx”应替换为你下载的Anaconda版本号）。

  5. 运行以下命令执行Anaconda安装程序：./Anaconda3-xxx-Linux-x86_64.sh。

  6. 根据安装向导的提示，阅读许可协议并接受。然后选择Anaconda的安装路径，默认情况下安装在用户主目录下。

  7. 等待安装完成。安装完成后，根据安装向导的提示，选择是否将Anaconda加入到系统的PATH环境变量中，以便在终端中直接使用Anaconda命令。

请注意，miniconda、anaconda二选一，安装过程中可能会有一些选项需要选择，如是否将conda或Anaconda添加到环境变量等。根据你的需求进行选择即可。


将Anaconda或其附带的conda命令行工具添加到Windows环境变量中，可以让你在任何命令提示符下都能直接使用conda命令。以下是详细的步骤：

对于Windows系统：

  1. 查找Anaconda安装路径： 首先，你需要知道Anaconda的安装位置。默认情况下，它可能安装在 C:\Users\<YourUsername>\Anaconda3 或 C:\ProgramData\Anaconda3。如果你自定义了安装路径，请找到对应的文件夹。

  2. 打开环境变量设置：

    • 右键点击“此电脑”或“计算机”，选择“属性”。

    • 点击“高级系统设置”链接。

    • 在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”按钮。

  3. 编辑系统变量的Path：

    • 在“系统变量”区域向下滚动，找到并选择“Path”，然后点击“编辑”。

  4. 添加Anaconda路径：

    • 点击“新建”，然后依次添加以下路径（根据你的实际安装路径调整）：

      • Anaconda的安装路径下的 Scripts 文件夹，例如：C:\Users\<YourUsername>\Anaconda3\Scripts

      • Anaconda的安装路径本身，例如：C:\Users\<YourUsername>\Anaconda3

    • 如果你安装了Python 3.8版本的Anaconda，可能还需要添加 Library\bin 目录，例如：C:\Users\<YourUsername>\Anaconda3\Library\bin

  5. 保存更改： 确保每添加一个路径后点击“确定”，最后关闭所有窗口。

  6. 验证：

    • 打开一个新的命令提示符窗口（已打开的窗口不会识别新的环境变量设置），输入 conda --version，如果看到conda的版本号，则说明添加成功。

    • 同样，输入 python --version 应该会显示出Python的版本号，确认Python也已被正确添加到环境变量中。

对于Linux系统：

  1. 打开终端。

  2. 编辑bash配置文件：

    • 对于大多数用户，可以在终端中输入 nano ~/.bashrc 或 vim ~/.bashrc 来编辑 .bashrc 文件。如果你使用的是bash以外的shell（如zsh），则应编辑相应的配置文件，如 ~/.zshrc。

  3. 添加路径： 在文件末尾添加以下行（替换为你的实际安装路径）：

    export PATH="/home/<YourUsername>/anaconda3/bin:$PATH"

    保存并关闭编辑器。

  4. 使更改生效：

    • 输入 source ~/.bashrc（或. ~/.bashrc，取决于你的shell）使修改立即生效。

    • 对于zsh，使用 source ~/.zshrc。

  5. 验证： 输入 conda --version 和 python --version 来验证是否成功。

通过上述步骤，无论在Windows还是Linux系统上，你应该都能够全局访问conda命令了。

另外，如果你使用的是虚拟机Ubuntu系统，并且已经安装了VMware Workstation，你可以在虚拟机中按照上述步骤安装Miniconda或Anaconda。只需将下载的安装包拖拽到虚拟机中，然后在虚拟机内的Ubuntu系统中执行上述安装步骤即可。


第四步、安装显卡驱动。

https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=zh-cn

https://zhuanlan.zhihu.com/p/633473214

各自显卡找各自官网下载，这里就不做过多赘述了。官网都有比较详细的说明，不清楚的可以联系我的邮箱admin@qzurl.cn

第五步、安装CUDA 扩展库及编译器(A卡需要安装ROCm官网有提供下载)

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

目前总体来说CUDA生态较为丰富且全面，A卡要做个别项目的适配，这个难度不小，人才不好找。

这里有简单说一下安装过程和验证方式吧


第六步、安装cuDNN（A卡需要安装MIopen官网有提供下载和安装）

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

这里有简单说一下安装过程和验证方式吧


第七步、安装机器学习开发框架如pytorch、tensorflow、paddlepaddle（百度飞浆）、mindspore（华为昇思）

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

https://www.tensorflow.org/install/source?hl=zh-cn#linux

https://www.tensorflow.org/install/source?hl=zh-cn#common_installation_problems

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/install/Tables.html

mindspore 只适配了CUDA 10.1、CUDA 11.1、CUDA 11.6三个版本

第八步、安装jupyter（这个其实可以提前到安装conda后就可以安装）

生成jupyter lab 配置文件

jupyter lab --generate-config

第九步、安装宝塔面板（这个其实可以提前到安装conda后就可以安装）



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