获取 NGC 秘钥

1）登录 NGC | NVIDIA GPU Cloud 官网，创建 NGC 用户并登录

2）在右上角用户名的下拉界面点击 setup

3）进入 setup 页后生成 NGC 秘钥并做好记录，该秘钥在模型训练过程以及推理过程都会使用到，且只有在创建时可看到秘钥内容，无法后续进行查询

下载相关资料

下载大赛网盘中相应的资料，资料目录结构说明如下：

配置 NVIDIA GPU 环境

系统要求

x86 CPU + NVIDIA GPU + Ubuntu 18.04 以上

安装 NVIDIA 驱动

NVIDIA 驱动要求 460 以上版本，安装完成后需要重启，重启完后执行 nvidia-smi 检查驱动

root@Alex-McAvoy:~$ apt-get install software-properties-common
root@Alex-McAvoy:~$ add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
root@Alex-McAvoy:~$ apt-get install nvidia-driver-460
root@Alex-McAvoy:~$ reboot

安装 docker

关于 docker，详见：docker 手册，命令图解如下：

安装完毕后，使用 docker run hello-world 测试是否安装成功

root@Alex-McAvoy:~$ apt-get install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release
root@Alex-McAvoy:~$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o
/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
root@Alex-McAvoy:~$ echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs)stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
root@Alex-McAvoy:~$ apt-get update
root@Alex-McAvoy:~$ apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

当出现以下信息后，说明 docker 安装成功

安装 nvidia-docker2

安装完毕后，使用 docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 测试是否安装成功

root@Alex-McAvoy:~$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key add -distribution=$(./etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
root@Alex-McAvoy:~$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
root@Alex-McAvoy:~$ apt-get update && apt-get install -y nvidia-docker2
root@Alex-McAvoy:~$ systemctl restart docker

当出现以下信息后，说明 nvidia-docker2 安装成功

登录 NGC

1	root@Alex-McAvoy:~$ docker login -u '$oauthtoken' --password-stdin nvcr.io <<< '申请的密钥'

安装 GPU 版本 Pytorch

使用 nvidia-smi 查看 GPU 详细信息，可以看到，已安装的 cuda 版本为 11.8，之后通过 pytorch 官网，根据 cuda 版本和操作系统版本等信息，选择对应版本的 pytorch

1	root@Alex-McAvoy:~$ pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

安装 MiniConda3

root@Alex-McAvoy:~$ export DL_SITE=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda
root@Alex-McAvoy:~$ wget -c $DL_SITE/Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-x86_64.sh
root@Alex-McAvoy:~$ bash Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-x86_64.sh
root@Alex-McAvoy:~$ source ~/.bashrc

Jupyter Lab 开发环境

安装

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root@Alex-McAvoy:~$ pip install jupyter jupyterlab
root@Alex-McAvoy:~$ export PW='登录密码'
root@Alex-McAvoy:~$ python3 -c "from notebook.auth.security import set_password; set_password('$PW','$HOME/.jupyter/jupyter_notebook_config.json')"

启动

进入工作目录 7thSkyHackathon 后，执行下述命令启动 Jupyter 即可

1	(tao)root@Alex-McAvoy:~/7thSkyHackathon$ jupyter lab --ip 0.0.0.0 --port 8888 --allow-root

此时，在浏览器输入 URL，并输入密码后，即可进入到 Jupyter Lab 界面

Alex_McAvoy

NVIDIA 7th SkyHackathon（一）比赛开发环境部署