【2024最新】 服务器安装Ubuntu20.04 （安装教程、常用命令、故障排查）持续更新中....._实体服务器安装ubuntu

安装教程（系统、NVIDIA驱动、CUDA、CUDNN、Pytorch、Timeshift、ToDesk、花生壳）

1. 制作U盘启动盘，并安装系统

• 在MSDN i tell you下载Ubuntu20.04 Desktop 版本，并使用Rufus制作UEFI启动盘，参考UEFI安装Ubuntu
• 使用GPT+UEFI模式安装，记得更改主板选项Legacy to EFI support 为 enable
• 出现安装系统重启后黑屏，可能是显卡驱动没有安装，参考重装ubuntu 20.04.1系统完成后遇到黑屏怎么办？

2. 安装NVIDIA显卡驱动

• 先参考Ubuntu20.04下深度学习环境配置，配置apt-get换国内阿里源

• 参考Ubuntu18-22.04安装和干净卸载nvidia显卡驱动——超详细、最简单中的方法二，使用系统自带的 “软件和更新” 程序 - 附加驱动，选择带有recommend的驱动，进行安装

• 安装过程中可能会出现的问题

   1.The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?
  
   选择continue installation
  
   2.Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?  
  
   选择 No 继续。
  
   3.问题没记住，选项是：install without signing
  
   4.问题大概是：Nvidia's 32-bit compatibility libraries? 
   
   选择 No 继续。
  
   5.Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.  
  
   选择 Yes  继续
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• 如果出现安装驱动后黑屏，可能是图形管理器gdm3不兼容，可以安装lightdm，代码如下：

sudo apt-get install lightdm
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• 安装好后，选择lightedm作为默认图形管理器
  
• 验证

//执行此语句，出现显卡信息则证明安装成功。
nvidia-smi
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3. 安装Anaconda

• 参考Ubuntu20.04下深度学习环境配置，安装Anaconda

• 可能出现的问题：

    1.“Do you accept the license terms” // 是否同意条款，如果拒绝则无法安装
    输入“yes”
    
    2.“Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running conda init?” // conda初始化操作，如果拒接可能会遇到接下来的问题
    输入“yes”
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• 在给新用户安装Anaconda后，①没有显示(base)，②conda：未找到命令，可采用以下代码：

//先解决 2
sudo vim ~/.bashrc 
//打开文件后，按i插入下一行，用户名更改为自己的用户名，之后按esc，输入:wq!，保存并关闭文件
export PATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"
//更新source
source ~/.bashrc

//再解决 1，直接初始化conda
conda init
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4. pip换清华源

• 在/home/xx目录下创建.pip文件夹

mkdir ~/.pip 
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• 创建pip.config文件

sudo vim ~/.pip/pip.conf
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• 写入以下内容：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
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5. 安装Pytorch-cpu

• 参考Ubuntu20.04下深度学习环境配置，安装Pytorch-cpu

6. 安装CUDA

• 即使不在新建的conda虚拟环境中安装，如在base中安装CUDA，其他的虚拟环境也能正常使用
• 参考Ubuntu20.04下深度学习环境配置，安装CUDA

7. 安装CUDNN

• 所以即使不在新建的conda虚拟环境中安装，如在base中安装CUDNN，其他的虚拟环境也能正常使用

• cudnn9.0.0版本安装如下：

  1. 进入官网，cudnn官网
  2. 选择ubuntu20.04版本，并本地安装，如下图：

• 由于选择Ubuntu时无法验证是否安装成功，所以这里选择第一个Tarball，下载.tar.xz文件进行解压安装
  

  3. 安装代码如下：

• 如果上一步选择了Ubuntu，那么这里使用以下代码

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.0.0/local_installers/cudnn-local-repo-ubuntu2004-9.0.0_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-9.0.0_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-9.0.0/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cudnn
# 如果当前环境的cuda版本为11.x，那么用这行代码
sudo apt-get -y install cudnn-cuda-11
# 如果当前环境的cuda版本为12.x，那么用这行代码
sudo apt-get -y install cudnn-cuda-12
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• Tarball的cudnn安装如下：
  1. 参考Ubuntu20.04下深度学习环境配置，安装CUDNN
  2. 在输入以下代码时，前一个cuda是解压CUDNN后的目录，而cuda-xxx表示，将xxx更改为上一步安装cuda的版本号，具体可以打开目录 /user/local 进行查看。

	sudo cp cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda-xxx/include
	 
	sudo cp cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-xxx/lib64
	 
	sudo chmod a+r /usr/local/cuda-xxx/include/cudnn* 
	sudo chmod a+r /usr/local/cuda-xxx/lib64/libcudnn*
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• 使用以下代码，进行检查：
  3. 验证是否安装成功

cat /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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8. 安装Pytorch

• 新建conda虚拟环境，并在虚拟环境中安装Pytorch
• 参考Ubuntu20.04下深度学习环境配置，安装Pytorch
• 注意：pytorch自带cuda和cudnn，所以在安装了pytorch的虚拟环境中，默认使用的是pytorch自带的cuda和cudnn，查看cuda和cudnn版本的命令如下：

# 进入pytorch环境
import torch
# 可以正确输出 cuda 版本号，说明 cuda 安装成功
print(torch.version.cuda)
# 可以正确输出 cuDNN 的 版本号，说明 cuDNN 安装成功
print(torch.backends.cudnn.version())
# 输出是 True，说明 CUDA 和 GPU 驱动的搭配是正确的
print(torch.cuda.is_available())
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9. 安装Timeshift

• 参考ubuntu20.04安装timeshift最新方法
• 使用教程，参考Timeshift系统备份与还原

10. 安装ToDesk

• 由于向日葵在切换Ubuntu账号时会黑屏，暂时找不到解决办法，所以使用ToDesk
• 安装方法，参考ToDesk官网

11. 安装花生壳

• 安装花生壳用内网穿透，实现外网访问内网服务器，具体参考花生壳免费实现Linux主机的内网穿透，可通过SSH、SCP远程访问
• 需要注意：由于公开服务器至外网，因此会经常被攻击。所以要么开vip限制访问，要么仅在需要使用的时候开启内网穿透，不需要就及时关闭。

服务器的简化操作（远程Pycharm）

1. Pycharm远程连接服务器，参考PyCharm连接远程服务器配置过程

• 注意：连接远程服务器后的Pycharm，相当于可视化修改代码的“记事本”，该项目的所有文件都会自动上传至服务器，因此代码并不在本地运行，但服务器上的文件不能自动同步到本地。
• 实际运行流程为：先由Pycharm发送运行命令，然后服务器开始执行代码，最后代码运行结束，生成的模型也是留在服务器，需要手动下载回本地。

常用命令

1. conda命令，参考conda常用命令汇总，随时查询（最全）
2. 为普通用户添加sudo权限、删除sudo权限的方法，参考Ubuntu系统上为用户授予和删除sudo权限的方法
3. 桌面卡死解决办法，参考Ubuntu桌面卡死解决办法
4. 关闭SSH窗口后，使模型继续运行，参考screen命令解决SSH远程服务器训练代码断开连接后运行中断

# 如果-ls输入错误成-l，那么重新输入-ls后会出现以下信息：
(base) pp@slol:~$ screen -ls
There are screens on:
        1301732.pts-7.slol    (2024年03月18日 21时37分41秒)   (Detached)
        27515.pp        (2024年03月16日 21时07分52秒)   (Detached)
        26902.pts-0.slol      (2024年03月16日 21时00分53秒)   (Detached)
3 Sockets in /run/screen/S-pp.

* 这可以使用screen -r命令重新连接到要关闭的会话，例如：
# 第一个和第三个的名称要输全
screen -r 1301732.pts-7.slol
screen -r 26902.pts-0.slol
# 中间一个可以直接这样输入
screen -r pp

# 连接到会话后，可以按下Ctrl + A + K键组合来杀死当前会话，以及杀死对话中的进程。
# 使用Ctrl + A + D键组合来暂时中断当前会话，不会杀死对话中的进程。
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5. 实时查看CPU、GPU温度，参考Ubuntu 系统实时查看CPU温度和GPU温度
6. 实时查看CPU占用率，参考（top命令）如何使用各种工具和命令来检查 Ubuntu 中的 CPU 使用情况？
7. 查看磁盘空间占用率，参考【Linux】与磁盘相关的常用命令（自用）
8. 更改linux服务器的DNS服务器，禁用IPv6

# 更改DNS服务器，查看DNS服务器设置
systemd-resolve --status
# 1. 修改系统的永久DNS文件，命令如下
sudo vim /etc/systemd/resolved.conf
# 2. 取消DNS行的注释，并更改如下：
DNS=8.8.8.8 114.114.114.114
# 3. 保存并推出永久DNS文件
ESC + :wq!
# 4. 清空本地DNS缓存
sudo systemd-resolve --flush-caches
# 5. 重启systemd-resolved服务
sudo systemctl restart systemd-resolved
# 6. 检查systemd-resolved服务状态
sudo systemctl status systemd-resolved
# 7. 查看接口名称
nmcli con show
# 8. 更改指定连接的DNS，将为IPv4设置Google的公共DNS服务器，并删除IPv6的DNS服务器
#    并告诉NetworkManager忽略由DHCP提供的DNS服务器
nmcli con mod "有线连接 1" ipv4.dns "8.8.8.8"
nmcli con mod "有线连接 1" ipv4.ignore-auto-dns yes
nmcli con mod "有线连接 1" ipv6.dns ""
nmcli con mod "有线连接 1" ipv6.ignore-auto-dns yes
# 9. 重启NetworkManager服务
sudo systemctl restart NetworkManager
# 10. 检查是否修改完成
systemd-resolve --status

# 禁用IPv6
# 1. 进入sysctl.conf文件
sudo vim /etc/sysctl.conf
# 2. 添加以下行
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1
net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1
net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6 = 1
# 3. 保存更改后，执行以下命令
sudo sysctl -p
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故障排查

1. 服务器被陌生IP访问，查看是否被入侵的简单步骤：

# 1. 先lastb 查看登录失败的用户名、ip、时间等信息
sudo lastb
# 2. 若btmp文件过大，被系统的logrotate自动轮转，则旧文件会默认以 btmp.1 btmp.2 btmp.3的形式存储在 /var/log/目录下
# 再用以下命令查看某个btmp文件，如查看btmp.1
sudo lastb -f /var/log/btmp.1
# 3. 使用last命令查看已经登录过的用户名、ip、时间等信息
sudo last
# 4. 使用echo命令清空btmp文件或wtmp文件
sudo echo > /var/log/btmp
sudo echo > /var/log/wtmp
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2. 根据进程号查看该进程的启动文件以及工作目录

# 1. 先使用top命令查看当前占用cpu的进程号是什么
# 2. 使用nvidia-smi命令查看当前占用gpu的进程叫什么名字
# 3. 拿到进程号，比如3531之后，我们进入root用户
su root
# 4. 执行以下命令，即可查看该进程的目录列表
ll /proc/3531
# 5. 其中 cmd 是进程当前工作目录，exe 是进程的启动路径，cmdline 包含用于启动进程的完整命令行参数
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3. 防止服务器被暴力破解，给服务器添加脚本：每小时检查是否有登录失败的ip，如果有就封禁该ip

• 可以通过以下命令，查看登陆失败超过4次的ip：

sudo lastb |awk '{print $3}'|sort |uniq -c|awk '{if ($1 > 4) print $2}'
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• 脚本代码查看ubuntu20.04 自动封禁恶意ip的代码与设计思路

4. 服务器被陌生IP访问，查看是否被入侵的排查手册：

• 简单版，参考如何检查linux服务器是否被入侵
• 详细排查手册，参考Linux 应急响应流程及实战演练