環境構築時の手順の忘備録
- nvidia の GPU を搭載してて、リモートで機械学習等を行う環境を想定してます。
- メモです。
IPアドレス固定化
- 「アクティビティー」→「設定」→「ネットワーク」→「有線」の歯車ボタン
- IPv6 が不要なら「無効」にしておく
- IPv4 で固定アドレスを指定
- IdentyタブにMTU (auto にしておいて遅い時は 1400 位にしてみるのもいいかも)
初期パッケージ更新
sudo apt -y update
sudo apt -y upgrade
リモートディスクトップ
# インストール
sudo apt install xrdp
# 有効化＆開始
sudo systemctl enable xrdp
sudo systemctl start xrdp
# 確認
sudo systemctl status xrdp
Nvidia Driver
# nvidiaグラフィックカードのモデルと推奨ドライバーを検出
ubuntu-drivers devices
# 推奨されるすべてのドライバーをインストール
sudo ubuntu-drivers autoinstall
# 一旦Reboot
sudo reboot
# 動作確認
nvidia-smi
Docker インストール
User 追加
- ↓のユーザ名とユーザIDは例、置き換えること
# ユーザとグループの作成
sudo adduser takada takada
# ユーザID の変更
sudo usermod -u 1023 takada
# グループID の変更
sudo groupmod -g 1023 takada
# sudo 権限追加
sudo gpasswd -a takada sudo
# docker 追加
sudo usermod -aG docker takada
SSH-Server
Ubuntu 20.04 LTS : OpenSSH : パスワード認証 : Server World
背景色
- 単一色にしたい場合の例。
gsettings set org.gnome.desktop.background picture-uri ''
gsettings set org.gnome.desktop.background color-shading-type 'solid'
gsettings set org.gnome.desktop.background primary-color '#0B5345'
カラーマネジメントダイアログの非表示
フォント追加
Ubuntu Desktop (20.04/18.04) にフォントを追加インストールする！
NVIDIA-Docker
# インストール
distribution=ubuntu20.04
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-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
# 動作確認（nvidia-smiコマンドをコンテナ上で実行してみる）
sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:10.1-base nvidia-smi
# ↑が失敗した場合、docker daemon を再起動すると復活することもある
systemctl restart docker.service
chrome
Ubuntu20.04にChromeをインストールする - Qiita
Prometheus
- prometheus のサーバの方に、このマシンを監視する用に設定しておくこと。
- ↓はこのマシンでの設定
node_exporter
# インストール
sudo apt install prometheus-node-exporter
sudo systemctl enable prometheus-node-exporter
sudo systemctl start prometheus-node-exporter
# 確認
sudo systemctl status prometheus-node-exporter
dcgm-exporter
- バージョンは github の dcgm-exporter のリポジトリを見て最新のものにすること。
docker run -d --gpus all --restart=always -p 59400:9400 nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:2.3.2-2.6.3-ubuntu20.04
HDD 有効化
- 終了はHDDの容量に合わせること。
# HDD のデバイスポイントの確認 (今回は SATA接続は HDD のみ)
ls -l /dev/sd*
# パーティーション作成
sudo parted /dev/sda
> mklabel
gpt
> mkpart
開始 1MB
終了 4TB
# ファイルシステム作成
sudo mkfs -t ext4 /dev/sda1
# マウントポイント作成
sudo mkdir /hdd
# パーティーションの UUID 確認
ls -l /dev/disk/by-uuid/
569a90ae-1a4c-4891-a15d-13fc4f83aee0 -> ../../sda1
# ↑を /etc/fstab にコピー
vscode
- <注意！！> Ubuntu Software からインストールすると日本語入力に対応していない
-
https://code.visualstudio.com/download から ダウンロード
- バージョン名はダウンロードした最新のものに置き換えること
cd ~/ダウンロード
sudo apt install ./code_1.55.2-1618307277_amd64.deb
jupyter
# インストール
sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-dev
sudo apt install jupyter-notebook
# 実行
cd ~/Repos/(your-target-repo)
jupyter-notebook
albert
Alfredの代わりとして使えるLinux向けのランチャーAlbertのインストール手順と使い方
- ランチャー
- アプリ起動や、google 検索が楽になる
ターミナル分割
sudo apt install screen terminator
- screen コマンド
- ターミナル内で分割可能。
- terminator
- GUIで複数ターミナル