天翼云搭建AIGC开发环境综合教程

一、英伟达环境安装主要流程

1、下载安装对应系统版本nVidia驱动程序安装验证

2、CUDA开发套件安装验证

3、深度学习框架安装验证MiniConda3+PyTorch

4、容器化CUDA环境安装验证

5、cuDNN深度学习优化驱动安装+CNN训练验证

6、制作天翼云主机私有镜像

7、分享镜像给其他用户，实现天翼云A10显卡英伟达驱动环境共享

二、详细安装步骤

一）下载安装对应系统版本nVidia驱动程序安装验证

?wgethttps://cn.download.nvidia.com/tesla/535.129.03/nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03_1.0-1_amd64.deb

?dpkg -i nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03_1.0-1_amd64.deb

apt-get install nvidia-driver-535

测试显卡，检查显卡是否正确安装

nvidia-smi

这个命令会显示 NVIDIA A10 显卡的状态和驱动程序版本,如图所示当前的版本是535.129.03，cuda版本为12.2，GPU型号为nvidia A10，显存有24G

2）?CUDA开发套件安装验证

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin

mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-12-2-local_12.2.0-535.54.03-1_amd64.deb

dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-12-2-local_12.2.0-535.54.03-1_amd64.deb

cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-12-2-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

apt-get update

apt-get -y install cuda

设置环境变量

在 .bashrc 文件中设置环境变量：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
?

验证安装效果

nvcc --version

3)深度学习框架安装验证 PyTorch

下载安装miniconda3

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh?

更改pip安装源到国内，你懂的
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

访问 PyTorch 的 官方安装向导，选择合适的配置获取安装命令。通常，您需要选择操作系统、包管理器（在这里是 Pip）、Python 版本、CUDA 版本（这应该与您安装的 CUDA 版本匹配）

pip install torch torchvision torchaudio

运行一些简单的测试来确认 PyTorch 是否正确安装，并且是否能够使用 CUDA

vi test.py

import torch

# 打印 PyTorch 版本
print(torch.__version__)

# 确认 PyTorch 是否能检测到 CUDA
print(torch.cuda.is_available())

# 打印 CUDA 版本
print(torch.version.cuda)

# 获取默认 CUDA 设备的名称
print(torch.cuda.get_device_name(0))
?

如果 torch.cuda.is_available() 返回 True 并且 CUDA 版本正确无误，那么 PyTorch 就已经成功安装，并且配置为使用您的 NVIDIA GPU。

?每次在新的终端会话中工作时，如果您创建了 Python 虚拟环境，您需要先激活虚拟环境（使用 source pytorch-env/bin/activate）

4）容器化CUDA环境安装验证

第一步：docker安装

sudo apt update sudo apt install apt-transport-https ca-certificates

curl software-properties-common

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu focal stable"

sudo apt update

sudo apt install docker-ce

第二步：安装nVidia支持

安装 NVIDIA Container Toolkit，这允许 Docker 使用 GPU：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt update sudo apt install nvidia-docker2

第三步重启docker，验证安装

systemctl restart docker

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.0.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

第四步使用docker运行PyTorch容器

?sudo docker run --rm --gpus all -it pytorch/pytorch:latest

这将启动一个 PyTorch 容器，并分配所有可用的 GPU。

第五步测试构建自己的Docker镜像

FROM nvidia/cuda:12.0.1-base-ubuntu20.04

# 安装Python和Pip
RUN apt update && apt install -y python3 python3-pip

# 安装PyTorch
RUN pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu110

# 设置工作目录
WORKDIR /workspace

# 当容器启动时运行一个 shell
CMD ["/bin/bash"]
sudo docker build -t my-pytorch-image .

创建一个新的 Docker 镜像，名为 my-pytorch-image，其中包含了 PyTorch 和它的依赖。

5）cuDNN深度学习优化驱动安装

第一步到nVidia官网注册下载cuDNN离线安装包，并上传至云服务器

第二步安装离线包

?dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb?
?cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29/cudnn-local-30472A84-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

apt update

第三步查找对应的cuda版本

apt-cache madison libcudnn8

第四步 安装cudnn

apt install libcudnn8=8.9.7.29-1+cuda12.2
apt install libcudnn8-dev=8.9.7.29-1+cuda12.2
cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

验证安装。

第五步 使用 PyTorch 来训练一个简单的 CNN 模型，框架在后台自动使用 cuDNN 来加速运算。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义一个简单的 CNN 模型
class Net(nn.Module):
? ? def __init__(self):
? ? ? ? super(Net, self).__init__()
? ? ? ? self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
? ? ? ? self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
? ? ? ? self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
? ? ? ? self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

? ? def forward(self, x):
? ? ? ? x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
? ? ? ? x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
? ? ? ? x = x.view(-1, 320)
? ? ? ? x = F.relu(self.fc1(x))
? ? ? ? x = self.fc2(x)
? ? ? ? return F.log_softmax(x, dim=1)

# 设置 PyTorch 以使用 GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 初始化模型、优化器和损失函数
net = Net().to(device)
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 加载数据集（在这里使用 MNIST）
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
? ? torchvision.datasets.MNIST(
? ? ? ? './data', train=True, download=True,
? ? ? ? transform=transforms.Compose([
? ? ? ? ? ? transforms.ToTensor(),
? ? ? ? ? ? transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
? ? ? ? ])),
? ? batch_size=64, shuffle=True)

# 训练模型
def train(epoch):
? ? net.train()
? ? for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
? ? ? ? data, target = data.to(device), target.to(device)
? ? ? ? optimizer.zero_grad()
? ? ? ? output = net(data)
? ? ? ? loss = criterion(output, target)
? ? ? ? loss.backward()
? ? ? ? optimizer.step()
? ? ? ? if batch_idx % 10 == 0:
? ? ? ? ? ? print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
? ? ? ? ? ? ? ? epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
? ? ? ? ? ? ? ? 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

train(1) # 训练 1 个 epoch
PyTorch 示例中加载的 MNIST 数据集是一个经典的用于手写数字识别的数据集，由 60,000 个训练图像和 10,000 个测试图像组成。

• 当运行 PyTorch 示例中的 torchvision.datasets.MNIST 函数时，它会自动检查指定的文件夹（在示例中是 './data'）。
• 如果数据集尚未下载，PyTorch 会自动从互联网下载数据集。
• 数据集被下载后，PyTorch 会自动加载数据，使其准备好用于训练或测试。

自动下载数据集

?

训练CNN网络速度非常快，训练速度: 显著的速度提升通常表明 GPU 正在被有效利用。?

6）制作天翼云主机私有镜像

第一步先停机

第二步制作镜像?

?

7)分享镜像给其他用户，实现天翼云A10显卡英伟达驱动环境共享

第一步选择需要共享的镜像名称

第二步输入天翼云接受者邮箱，也就是租户登录的账号

第三步登录接受者天翼云账号，在镜像服务中，选择接受私有共享镜像

第四步用这个镜像来创建GPU云主机即可。?

三、经验总结

1、天翼云与友商在智算方面存在服务差距，友商在这种场景会根据GPU型号自动适配合适的英伟达驱动与智算运行环境给客户?

2、天翼云销售GPU云主机必须要自己服务能力跟上，补齐暂时还不能对齐友商的服务能力。

3、本文提供的思路可以扩展到其他GPU服务器上。