ubuntu下AI服务器环境的部署准备_unbuntu ai训练

本篇介绍下AI服务器的环境部署准备。基于深度学习技术的AI浪潮已经风靡了一段时间，但是每一次部署环境、准备一些测试都是东搜搜西看看，这次决定自己整理下常用的AI服务器环境部署工具及安装方法。
1、系统，AI训练推荐使用Ubuntu，我用的是Ubuntu1604，现在2004都已经出来了。系统的获取地址 http://old-releases.ubuntu.com/releases/
2、apt源，配置这些环境最好还是在有网络的环境下，如果没有网络可以考虑使用docker会少装一些东西。选一个好一些的apt源绝对可以让你事半功倍。
3、GPU-驱动，既然是AI服务器目前看来是离不开NVIDIA GPU，驱动是必不可少啦
4、CUDA，基于GPU的并行编程开源SDK
5、CUDNN，基于CUDA的深度学习算法SDK
6、NCCL，基于CUDA和CUDNN的并行算法库
7、OPENMPI，通用并行计算库
8、PYTHON，机器学习 深度学习常用开发语言
9、TensorFLow，谷歌开源的机器学习库

一、系统安装

就不详述，一般在服务器上装系统，采用BMC远程连接，用本地镜像即可操作，很方便。

二、apt源配置

1.备份原始文件
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup
2.修改文件并添加国内源
vi /etc/apt/sources.list
3.注释源文件内的源并添加如下地址（ubuntu1604）

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
##测试版源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
#源码
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
##测试版源
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
#Canonical 合作伙伴和附加
deb http://archive.canonical.com/ubuntu/ xenial partner
deb http://extras.ubuntu.com/ubuntu/ xenial main

可以自行搜索apt阿里源，电信源，163源

4.更新源
sudo apt-get update
5.常见的修复安装命令
sudo apt-get -f install

三、GPU驱动

1、根据GPU型号选择驱动，高版本的驱动是向下兼容低版本，建议选择新的驱动。一般我习惯使用run文件进行安装。
比如 NVIDIA-Linux-x86_64-418.87.01.run
bash NVIDIA-Linux-x86_64-418.87.01.run
2、安装过程一般不会很顺利，有的Ubuntu装的是轻量版可能没有gcc g++，有的可能存在冲突，这个具体问题得看报错，很多这方面的bug解决案例。缺少安装包的直接apt install即可，其它错误可以搜搜看~

四、CUDA

1、cuda
sudo bash cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --silent --toolkit --samples
一键安装貌似也没有出过很多错误

五、CUDNN & NCCL

我习惯用tar包解压拷贝修改连接的方式来做比如cudnn
#cudnn
sudo tar -xvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64;cd /usr/local/cuda/lib64; sudo rm libcudnn.so libcudnn.so.7;sudo ln -s libcudnn.so.7.5.0 libcudnn.so.7;sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo rm -Rf cuda
后来吧，发现大家用dpkg直接安装deb包也挺方便的，如下链接有很多版本可以选择。
https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64/

六、PYTHON

sudo apt-get -y install python-dev python-pip
sudo apt-get -y install python3-dev python3-pip
不过我还是推荐使用anaconda或者minianacoda，这个套装里面有很多科学计算库，省得自己一个个pip install。

七、OPENMPI

https://www.open-mpi.org/faq/?category=building#easy-build
./configure
make all insatll
把之前装的lib库都加下环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/openmpi/lib

八、TensorFlow

这个安装方式很多
最简单的，
pip install tensorflow-gpu1.14（GPU）
pip install tensorflow1.14（CPU）

源码安装，毕竟有人喜欢这个：

pip3 install -U --user future
#2. Download Bazel in advance(175M)
 https://github.com/bazelbuild/bazel/releases
#3. run the installer
#set the bazel version in advance!!! 
chmod +x bazel-0.25.3-installer-linux-x86_64.sh 
./bazel-0.25.3-installer-linux-x86_64.sh --user
#4. set up the environment
echo "export PATH="$PATH:$HOME/bin"" >> /etc/profile
source /etc/profile

#unzip tensorflow-r2.0.zip

unzip -q tensorflow-r2.0.zip
mv tensorflow-r2.0 tensorflow
cd tensorflow

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
source /etc/profile && echo -e "/usr/bin/python3\n/usr/lib/python3/dist-packages\n n\n n\n n\n Y\n n\n7.0,7.0\n \n\n n\n \n n\n"| ./configure

echo "/usr/local/lib">>/etc/ld.so.conf
echo "/usr/local/cuda/lib64">>/etc/ld.so.conf
ldconfig
~/bin/bazel build --config=opt --config=cuda --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
#build the package
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg


#set tensorflow version!!!
pip install /tmp/tensorflow_pkg/*.whl   ######version!!!######
echo "......Tensorflow-now-is-installed..."
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