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mac登陆远程服务器_mac的cmd登入服务器

mac的cmd登入服务器

Mac 用户可以使用本机的 terminal 软件来连接服务器。Windows 用户可以使用 cmd 或者 XShell 软件来连接服务器。
XShell 软件连接服务器

最开始,查看七月在线官网的私信(官网登陆后,点击头像,进入消息中心,最后点击私信),你需要知道以下几个参数:
username:格式为 chenxinjingjing_451855@101.132.121.198
password:格式为八位字符。

sudo ssh chenxinjingjing_451855@101.132.121.198
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登陆服务器
打开终端,输入如下命令之后,再输入密码,可以进入服务器,其中 username 填写自己相应的,ip 为服务器的 ip 地址。

ssh username@ip
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生成密钥对
打开终端,输入如下命令,在本机生成秘钥对,输入命令后,一路回车。如果本机已经生成了秘钥对,则可以跳过该步骤。

ssh-keygen -t rsa
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登录服务器
先登陆远程跳板机。其中 username 填写自己相应的,ip 为服务器的 ip 地址。该命令执行后,需要输入密码,然后创建 .ssh/ 文件夹。

ssh username@ip
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操作的时候输入完登陆密码,需要输入yes而不是y

创建 .ssh 文件夹:

mkdir .ssh
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配置免密登陆
在本机,打开终端,输入如下命令,将公钥复制到远程跳板机上。其中 username 填写自己相应的,ip 为服务器的 ip 地址,该命令执行后,需要输入密码,可以登录服务器。
scp ~/.ssh/id_rsa.pub username@ip:~/.ssh/

然后登陆服务器,将 id_rsa.pub 内容复制到 authorized_keys 中。

cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
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修改文件权限。

chmod 700 ~/.ssh
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
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在本地的机器上,配置 config 文件。

cd ~/.ssh/
vim config
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在 config 文件中添加如下信息,其中 username 需要填写自己对应的,ip 为服务器的 ip 地址。

Host            july-gpu
HostName        ip
Port            22
User            username
IdentityFile    ~/.ssh/id_rsa
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配置好上一步之后,就可以在本地机器上免密登陆了。

ssh july-gpu
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传输文件/文件夹
将本地文件/文件夹传到服务器

~/ 为当前用户的主目录地址。

在本地机中:

scp filename july-gpu:~/
scp -r folder july-gpu:~/
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: 后面是服务器的路径,需要自行设置,其中 username 填写自己相应的。

将服务器文件/文件夹传到本地
在本地机中:

scp july-gpu:filename localpath
scp -r july-gpu:folder localpath
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: 后面是服务器的路径,需要自行设置,其中 username 填写自己相应的,ip 为 GPU 的服务器。localpath 为本地机上的路径。

pip3 包的安装。
由于安装有些 packeage 需要 root 权限,但是,pip3 可以只给当前用户安装 packeage,即在后面加上 –user,比如,安装 numpy。

pip3 install numpy --user
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测试环境
测试环境,打开终端,输入 python3,进入交互式命令,导入包,如果不报错,则说明环境正常。

tensorflow
python3

>>> import tensorflow
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pytorch
python3

>>> import torch
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keras
python3

>>> import keras
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会提示:Using TensorFlow backend.

测试 demo
tensorflow
python3 /home/deeplearning/tensorflow-mnist.py

pytorch
python3 /home/deeplearning/pytorch-mnist.py

keras
python3 /home/deeplearning/keras-mnist.py

PS:目前服务器使用人数较多,希望大家用空尽量清理一下自己不再使用的文件,方便其他学员使用,谢谢。

查看系统资源使用情况
CPU
查看服务器资源占用情况:
htop

GPU
查看 GPU 使用情况。
nvidia-smi

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