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AIGC - 环境搭建_搭建aigc

搭建aigc

一. 硬件环境

1. 超微7048主板,最多可搭载4块GPU

2. 2个Intel的 Xen至强  14核   CPU

3. 目前安装了一块Nvidia 的P40  GPU,后续根据需要还最多可以扩展3块GPU

4. 4T机械  +  2T  Nvme固态,

5. 4条64G DDR4内存条,共 196G内存

二.软件环境搭建

主要软件环境版本:

        系统:Ubuntu 20.04

        GPU驱动:515.43.04

        CUDA:11.7

        Python: 3.10

        Pytorch: 2.0.0

3.1 ubuntu 软件源更换

        1. 备份配置

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

        2. 修改源配置

sudo gedit /etc/apt/sources.list

        3. 阿里源:

  1. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
  2. deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
  3. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
  4. deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
  5. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
  6. deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
  7. # deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
  8. # deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
  9. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
  10. deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse

        4. 使配置生效

source /etc/apt/sources.list

3.2 GPU驱动安装

安装gcc等库:

sudo apt-get install g++ gcc make

下载安装参考这篇Ubuntu安装Nvidia显卡驱动-CSDN博客

安装过程中,选continue install;有yes no选项,选默认相反的;OK 直接选

验证:输入nvidia-smi

3.3 CUDA安装

3.4 anaconda 安装

官网下载:wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

官网下载网络缓慢时,使用清华源下载:wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

官方下载:

bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

重启命令行

设置默认不进入到conda 的 base环境

conda config --set auto_activate_base false

创建一个指定python版本的名为Aigc的环境

conda create -n Aigc python=3.10.0

3.5 Pytorch安装

进入到上面配置好的conda环境中:

conda activate Aigc

国内设置使用清华源:

  1. #添加镜像源
  2. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  3. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  4. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  5. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  6. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  7. #终端显示包从哪个channel下载,以及下载地址是什么
  8. conda config --set show_channel_urls yes

参考:

pytorch加速下载——清华镜像源(conda或者pip版本)_pytorch清华源下载-CSDN博客

【Python】Anaconda以及Pip配置清华镜像源-CSDN博客

anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

#如命令行下载也很慢,可进入此连接Index of /anaconda/cloud/pytorch/linux-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror,手动下载放入对应anaconda/pkgs目录中

安装pytorch

conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia 

3.6 git lfs安装

目前的大模型文件,不管是huggingfac, 还是modescope, 都用git 管理,大文件需要用到git lfs 

下载并安装:

1.curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash

2. sudo apt-get install git-lfs

3. 使用:

        git lfs install

        不下载LFS大文件: GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git lfs clone 项目地址

        可选择只下载仓库中所有后缀为.bin的文件:git lfs pull --include="*.bin"

3.7 pip库更换源

使用国内源:pip国内镜像源-Python安装第三方库(一篇足以、都是干货,内含快捷方法) - 知乎

一般使用清华源:pip install xxx -i Simple Index

更改pip 的默认源地址为清华的:

pip config set global.index-url  

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