深度学习模型训练环境配置完整指南

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从零开始配置 GPU 服务器，搭建深度学习训练环境的完整流程

目录

1. GPU 服务器配置
2. 用户管理与权限设置
3. SSH 配置与远程访问
4. Anaconda/Miniconda 安装
5. Conda 虚拟环境创建
6. 深度学习框架安装
7. 训练环境配置
8. 常见问题与解决方案

1. GPU 服务器配置

1.1 获取服务器信息

租用 GPU 服务器后，通常会获得以下信息：

• 服务器地址（如：

  proxy.cn-south-nas-1.gpu-instance.ppinfra.com

  ）
• SSH 端口号（如：

  58914

  ）
• 用户名（通常为

  root

  ）
• 初始密码

1.2 首次连接服务器

# Windows 用户使用 CMD 或 PowerShell
ssh -p 58914 root@your-server-address

# 首次连接会提示验证主机密钥指纹，输入 yes 确认

1.3 检查 GPU 状态

# 查看 GPU 信息
nvidia-smi

# 查看 CUDA 版本
nvcc --version

# 查看系统信息
uname -a
lsb_release -a

2. 用户管理与权限设置

2.1 为什么需要创建普通用户

• 安全性：避免使用 root 账号进行日常操作
• 权限隔离：不同用户之间的文件和进程相互独立
• 团队协作：为团队成员创建独立账号

2.2 创建普通用户

# 创建新用户（例如：wuzz）
adduser wuzz

# 系统会提示设置密码和其他信息
# 密码是必须的，其他信息可以直接回车跳过

2.3 授予 sudo 权限（可选）

如果用户需要执行管理命令：

# 将用户添加到 sudo 组
usermod -aG sudo wuzz

# 验证用户权限
groups wuzz

2.4 设置用户 Shell

# 确保用户有有效的登录 Shell
usermod -s /bin/bash wuzz

# 验证配置
cat /etc/passwd | grep wuzz
# 应显示：wuzz:x:1001:1001:,,,:/home/wuzz:/bin/bash

3. SSH 配置与远程访问

3.1 启动 SSH 服务

如果是 Docker 容器环境，可能需要手动启动 SSH（通常每次关闭后重启会需要再次启动 SSH 服务）：

# 检查 SSH 服务状态
ps aux | grep sshd

# 启动 SSH 服务
service ssh start

# 设置开机自启（如果支持 systemd）
systemctl enable ssh

3.2 配置 SSH 密码认证

# 编辑 SSH 配置文件
vi /etc/ssh/sshd_config

# 或使用 sed 命令直接修改
sed -i 's/^#PasswordAuthentication yes/PasswordAuthentication yes/' /etc/ssh/sshd_config

# 验证修改
grep "^PasswordAuthentication" /etc/ssh/sshd_config

# 重启 SSH 服务
service ssh restart

3.3 查看端口映射与访问

对于容器化环境，需要了解端口映射关系：

• 容器内部：通常 SSH 监听 22 端口
• 外部访问：通过映射的端口访问（如 48500，这个特别重要，一般在 TCP 连接中查找此端口）

查看服务商提供的 TCP 端口映射信息，确认正确的外部端口。

现在你已经可以正常通过你的用户名访问啦

# Windows 用户使用 CMD 或 PowerShell
ssh -p 端口号 用户名@your-server-address

3.4 使用 WinSCP （可以直接搜索下载 WinSCP）进行文件传输（选用）

WinSCP 连接配置：

• 文件协议：SFTP
• 主机名：服务器地址
• 端口号：外部映射端口（如 48500）
• 用户名：普通用户名（如 wuzz）
• 密码：用户密码

4. Anaconda/Miniconda 安装

4.1 选择安装版本

• Anaconda：完整版，包含大量预装包（~1GB）
• Miniconda：轻量版，只包含 conda 和 Python（~100MB）

推荐使用 Miniconda，按需安装所需包。

4.2 下载安装包

# 切换到普通用户
su - wuzz

# 方法一：使用官方源
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 方法二：使用国内镜像（更快）
wget https://mirrors.aliyun.com/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 或 Anaconda 完整版
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

4.3 安装 Anaconda/Miniconda

# 给安装脚本执行权限
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 运行安装程序
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 安装过程中的选项：
# 1. 按 Enter 阅读许可协议
# 2. 输入 yes 接受协议
# 3. 按 Enter 确认安装位置（默认：/home/wuzz/miniconda3）
# 4. 输入 yes 初始化 conda

4.4 激活 Conda 环境

# 重新加载配置文件
source ~/.bashrc

# 验证安装
conda --version
python --version

4.5 配置国内镜像源（可选但推荐）

# 配置清华镜像源
cat > ~/.condarc << 'EOF'
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
EOF

# 清除索引缓存
conda clean -i

5. Conda 虚拟环境创建

5.1 为什么使用虚拟环境

• 依赖隔离：不同项目使用不同版本的包
• 环境管理：轻松创建、删除、复制环境
• 避免冲突：防止包版本冲突导致的问题

5.2 创建虚拟环境

# 创建指定 Python 版本的环境
conda create -n mamba python=3.10

# 查看所有环境
conda env list

# 激活环境
conda activate mamba

# 退出环境
conda deactivate

5.3 虚拟环境管理

# 删除环境
conda remove -n mamba --all

# 克隆环境
conda create -n mamba_backup --clone mamba

# 导出环境配置
conda env export > environment.yml

# 从配置文件创建环境
conda env create -f environment.yml

6. 深度学习框架安装

6.1 安装 PyTorch

# 激活虚拟环境
conda activate mamba

# 查看 CUDA 版本
nvidia-smi

# 根据 CUDA 版本安装 PyTorch（示例：CUDA 11.8）
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

# 或使用 pip 安装
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 验证安装
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

6.2 安装 TensorFlow（可选）

# 安装 TensorFlow GPU 版本
pip install tensorflow[and-cuda]

# 验证安装
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__); print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

6.3 安装常用深度学习库

# 数据处理
pip install numpy pandas scikit-learn

# 图像处理
pip install opencv-python pillow albumentations

# 可视化
pip install matplotlib seaborn tensorboard

# 模型训练工具
pip install tqdm wandb

# Hugging Face 生态
pip install transformers datasets accelerate

7. 训练环境配置

7.1 配置 Hugging Face

获取 Hugging Face Token：

• 访问：https://huggingface.co/settings/tokens
• 创建新的 Access Token
• 复制 token 用于登录

# 安装 huggingface_hub
pip install huggingface_hub

# 登录方式一：命令行
python -m huggingface_hub.commands.huggingface_cli login

# 登录方式二：Python 代码
python -c "from huggingface_hub import login; login(token='your_token_here')"

# 登录方式三：手动创建 token 文件
mkdir -p ~/.cache/huggingface
echo "your_token_here" > ~/.cache/huggingface/token

7.2 设置环境变量

# 编辑 ~/.bashrc
vim ~/.bashrc

# 添加以下内容
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 指定使用的 GPU
export HF_HOME=/home/wuzz/.cache/huggingface  # Hugging Face 缓存目录
export TORCH_HOME=/home/wuzz/.cache/torch  # PyTorch 缓存目录

# 重新加载配置
source ~/.bashrc

7.3 配置数据集路径

# 创建数据集目录
mkdir -p ~/datasets
mkdir -p ~/models
mkdir -p ~/checkpoints

# 设置软链接（可选）
ln -s /data/shared/datasets ~/datasets

8. 常见问题与解决方案

8.1 SSH 连接被拒绝

问题：

• Permission denied

• Connection refused

解决方案：

# 检查 SSH 服务是否运行
ps aux | grep sshd

# 启动 SSH 服务
service ssh start

# 检查密码认证是否启用
grep "^PasswordAuthentication" /etc/ssh/sshd_config

# 如果未启用，修改配置
sed -i 's/^#PasswordAuthentication.*/PasswordAuthentication yes/' /etc/ssh/sshd_config
service ssh restart

8.2 CUDA 版本不匹配

问题：PyTorch 无法检测到 GPU

解决方案：

# 检查系统 CUDA 版本
nvidia-smi

# 卸载当前 PyTorch
pip uninstall torch torchvision torchaudio

# 安装匹配的版本（根据 CUDA 版本）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

8.3 磁盘空间不足

问题：训练时提示磁盘空间不足

解决方案：

# 查看磁盘使用情况
df -h

# 清理 conda 缓存
conda clean --all

# 清理 pip 缓存
pip cache purge

# 删除不用的环境
conda env remove -n old_env_name

8.4 端口映射问题

问题：无法通过外部端口连接（注意看端口，root 的端口不是从外部进行连接的端口，这个 TCP 端口才是外部连接的端口）

解决方案：

• 检查服务商提供的 TCP 端口映射配置
• 确认使用正确的外部端口（不是容器内部端口）
• 在容器内测试本地连接：

ssh -p 22 user@localhost

如果本地可连但外部不行，联系服务商检查端口转发

8.5 包安装速度慢

问题：pip/conda 安装包非常慢

解决方案：

# 配置 pip 国内镜像
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 或使用阿里云镜像
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# conda 已在前面配置镜像源

总结

完成以上步骤后，你应该拥有：

• ? 安全的用户权限配置
• ? 可靠的 SSH 远程访问
• ? 完整的 Conda 环境管理系统
• ? 配置好的深度学习框架
• ? 可用的 GPU 训练环境

现在你可以开始愉快地训练模型了！????

参考资源

• Anaconda 官方文档
• PyTorch 官方文档
• Hugging Face 文档
• CUDA 工具包文档

本文档基于实际配置经验整理，如有问题欢迎交流讨论。来自一个大三学生的分享

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关键词：深度学习 scikit-learn Transformers environment Matplotlib