Vnt1 裸金属服务器 的Docker模式环境搭建 场景描述 本文指导如何在Vnt1裸金属 服务器 上安装Docker环境（服务器系统需为Ubuntu18.04或Ubuntu20.04）。 操作步骤 NVIDIA驱动安装。 wget https://us.download.nvidia.com/tesla/515

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本操作当前仅支持安装Tesla驱动。 如果GPU加速型实例已安装GPU驱动，需要先卸载原驱动后再安装新的目标驱动。 GPU驱动自动安装脚本提供卸载驱动的能力，请在执行脚本时根据交互式界面按需选择。 GPU驱动安装成功后，实例会自动重启。 仅部分Linux公共镜像支持通过脚本自动安装GPU驱动，如下所示：

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n}=${version}-* 2、pytorch2.0安装和CUDA验证指南 PyTorch2.0所需环境为Python3.10， 安装配置miniconda环境。 miniconda安装并创建alpha环境。 wget https://repo.anaconda.com/mi

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install cyrus-sasl* 安装libmemcached。 由于libmemcached库需要增加sasl认证参数，因此不能直接使用yum命令安装。 wget https://launchpad.net/libmemcached/1.0/1.0.18/+download/libmemcached-1

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NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run ./NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run 安装cuda。 # run包安装 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/l

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适的方法。 获取方法 适用场景 安装依赖RPM包 repo文件的备份及恢复 通过wget命令下载RPM包 适用于少量RPM包的安装。 需要手动下载并安装依赖的RPM包。 不涉及 通过repo文件批量下载RPM包 适用于较多RPM包的安装。 自动安装依赖的RPM包，无需再次下载。 须先将/etc/yum

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182.03.run 运行安装文件。 ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.182.03.run 至此NVIDIA-DRIVER驱动安装完成。 2、 安装CUDA驱动 上文安装NVIDIA驱动是根据CUDA12.0选择的安装包， 因此下文默认安装CUDA 12.0 进入CUDA

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--silent 验证NVIDIA安装结果。 nvidia-smi -pm 1 nvidia-smi /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 安装Pytorch2.0和验证CUDA验证。 PyTorch2.0所需环境为Python3.10， 安装配置miniconda环境。

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安装常用运维工具（可选） 常见的运维必备内置软件持续更新中，常用的软件有： gcc、perl、python2-pip、strace、sysstat、tcpdump、vim-common、vim-enhanced、vim-filesystem、wget、telnet 目前CentO

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exe，就会启动redis服务，启动后不要关闭这个命令行窗口，关闭它服务就停止了。 Linux下安装redis redis在linux下的安装使用包管理器来安装即可，对于没有外网的环境也可以复制压缩包，解压后手动安装。 安装 # wget http://download.redis.io/releases/redis-5

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exe，就会启动redis服务，启动后不要关闭这个命令行窗口，关闭它服务就停止了。 Linux下安装redis redis在linux下的安装使用包管理器来安装即可，对于没有外网的环境也可以复制压缩包，解压后手动安装。 安装 # wget http://download.redis.io/releases/redis-5

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--silent 安装好后执行以下命令检查安装结果： /usr/local/cuda/bin/nvcc -V PyTorch2.0安装和CUDA验证指南。 PyTorch2.0所需环境为Python3.10， 安装配置miniconda环境。 miniconda安装并创建alpha环境

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操作步骤 安装PyTorch环境依赖。 pip3 install pyyaml pip3 install wheel pip3 install typing_extensions 安装官方aarch64 torch1.11.0版本包。 # 安装1.11.0版本 wget https://download

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ch环境或没有安装Cuda的镜像，而不是选择一个PyTorch引擎和Cuda都不满足的镜像，如MindSpore+Cuda11.X，这样基础镜像就会很大，同样的操作最终目的镜像就很大。 此外下面举出几种常见的减少镜像大小的方式。 减少目的镜像层数 举例：假设需要安装两个pip包s

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在Linux系统上安装KooCLI KooCLI支持Linux AMD 64位 和 ARM 64位操作系统，您可以根据需要选择一键式安装或分步安装。分步安装时请根据您的操作系统选择相应的安装命令。执行如下命令可查看您主机的操作系统： echo $HOSTTYPE 若执行如上命令的输出值是“x86_64”，请使用AMD

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whl 环境安装成功验证： 创建一个新的cell，运行如下命令，如果能成功导入，则表示环境已安装成功： from modelarts import workflow as wf 如果导入失败，建议重新执行安装命令，或者重启kernel后再次执行安装命令。 父主题： 安装开发环境

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，且使用pip3安装可以减少很多依赖环境安装的工作量。当前E CS 以默认安装了 Python 3.6.8版本，由于版本偏低，安装最新版本的PoWA失败，建议安装最新的Python版本，详情请参见安装Python 3.9.9。 安装 PoWA-archivist 安装PostgreSQL

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安装Redis 由于 redis 是用 C 语言开发，安装之前必先确认是否安装 gcc 环境（gcc -v），如果没有安装，执行以下命令进行安装 安装gcc：yum install -y gcc 下载并解压安装包 下载：wget http://download.redis.io/releases/redis-5

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安装 Serverless是一个Node.js CLI工具，因此您需要先在计算机上安装Node.js。 请访问Node.js官方网站，下载并按照安装说明在本地计算机上安装Node.js。 您可以通过在终端中运行node --version来验证Node.js是否安装成功，即可以看到打印出来的对应Node

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安装 在当前工作目录中从GitHub URL安装服务，如下： serverless install --url https://github.com/some/service 选项 --url或-u：GitHub的服务URL，必填。 --name或-n：服务名称。 示例 从GitHub

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已完成环境准备和检验软件包完整性。请切换到DDK安装用户执行如下操作。操作时请将MSpore_DDK****.tar.gz替换为实际安装包，解压后文件说明请参见表1。DDK安装目录在执行安装时会自动创建，例如安装目录设置为$HOME/tools/che/ddk，则在安装过程中会自动创建tools/che/ddk目录。您也可以自己指定安装路

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