实验室服务器使用指南

如何通过 VSCode 使用 SSH 连接到实验室的服务器的详细步骤：

步骤1: 安装 VSCode 和 Remote – SSH 扩展

在vscode里面安装 Remote – SSH 扩展:

• 打开 VSCode，转到左侧的扩展栏（或者按下 Ctrl+Shift+X）。
• 在搜索框中输入 “Remote – SSH”，找到并安装这个扩展。

步骤2: 设置 SSH 密钥

步骤3: 配置 SSH 连接

注意：我们实验室要求有：如果您是初次登录本服务器，请在数据盘(通过 df -h查找)下创建一个与您用户名同名的文件夹，作为您在本服务器的工作区。建议您将所有的数据都放在此文件夹下面。/home路径容量较小，请您不要在/home路径下存放程序与数据。否则，可能影响其他用户的正常使用;一旦系统崩溃，您/home路径下的所有数据将不复存在!

说明解释：

其他问题1：我的文件夹目录在哪？

如果你刚连上服务器位于家目录（如 /home/lihanhui_svg），但是你想使得你的左边文件夹目录是 /data1/wuqingman_place ，你需要做以下几步：

其他问题2： conda怎么装？装哪里？

首先，先输入 df -h ，可以看到不同的文件系统和它们的容量、使用情况。例如我输出后，发现最适合存放我的数据和安装大型软件环境（如 Conda）的位置是 /data1 分区，这个分区有足够的空间（15TB 总容量，7.3TB 可用），并且使用率为 48%。

Miniconda3 will now be installed into this location:
/home/lihanhui_svg/miniconda3

– Press ENTER to confirm the location
– Press CTRL-C to abort the installation
– Or specify a different location below

[/home/lihanhui_svg/miniconda3] >>>

在这里，你可以选择：

3.但是我在运行时出现了下面的问题：

Miniconda3 will now be installed into this location:
/home/lihanhui_svg/miniconda3

– Press ENTER to confirm the location
– Press CTRL-C to abort the installation
– Or specify a different location below

[/home/lihanhui_svg/miniconda3] >>> /data1/miniconda3
ERROR: File or directory already exists: '/data1/miniconda3'
If you want to update an existing installation, use the -u option.
lihanhui_svg@ubuntu1:/data1/wuqingman_place$

这个错误信息说明在你指定的路径 /data1/miniconda3 下已经存在一个目录或文件。

解决方法： 检查现有安装：

• 首先，你可以检查 /data1/miniconda3 下是否已经有一个有效的 Miniconda 安装。如果是，可以直接使用这个安装，而不需要重新安装。
• 你可以运行以下命令来查看目录内容：ls -la /data1/miniconda3
  如果目录中有 Conda 的相关文件和目录（如 bin, envs, etc 等），说明已经有一个 Miniconda 安装在这里。 我实际运行这句话后，发现/data1/miniconda3 目录中已经有一个现有的 Miniconda 安装，并且它属于用户 wenyoupeng_m22。我有以下几种选择：

选项 1: 使用现有的 Miniconda 安装 如果你愿意共享这个安装，并且你有权限访问和使用它，你可以直接使用这个现有的 Miniconda 环境。这包括创建你自己的 Conda 环境来满足你的特定需求。你可以执行以下操作来使用现有的 Conda 安装：

选项 2: 独立安装 Miniconda 如果你希望拥有一个完全独立的 Miniconda 安装，可以选择在另一个目录中安装。你可以在 /data1 的子目录中选择一个新的路径，例如 /data1/wuqingman_conda，然后在该路径下安装：

我的选择： 我选择了选项一：

lihanhui_svg@ubuntu1:/data1/wuqingman_place$ source /data1/miniconda3/bin/activate
(base) lihanhui_svg@ubuntu1:/data1/wuqingman_place$

接下来就是我创建新的 Conda 环境并激活：

conda create -n PLACE python=3.x
conda activate PLACE

接着，在这个新环境中，我可以使用 Conda 安装所需的包，例如：

conda install numpy pandas
或者像本项目的readme一样：
conda env create -f environment.yaml

注意上述命令确保： environment.yaml 文件位于当前目录下（/data1/wuqingman_place）。

其他问题3：服务器出现了CUDA error: out of memory怎么办？

最简单的解决方案——使用空闲的GPU 使用 nvidia-smi 命令查看当前 GPU 的内存使用情况： bash nvidia-smi 像我现在使用的服务器， nvidia-smi 输出表明当前服务器上共有 6 张 NVIDIA GeForce RTX 3090 显卡，每张显卡有 24GB 的内存。

由于 GPU 1 到 GPU 5 基本处于空闲状态，你可以在运行程序时指定使用这些 GPU 而不是 GPU 0。你可以通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定要使用的 GPU。例如，使用 GPU 1 运行程序：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ./run_inference_ADE20K.sh

这将使你的程序只使用 GPU 1，从而避免内存不足的问题。

其他问题4：如何查看自己下载的权重文件大小：

ls –lh checkpoints/stable–diffusion–v1–5

即可查看该文件夹下面所有文件大小，对比一下就知道有没有上传完全

其他问题5：如何使用modelscope下载模型

from modelscope.models import Model
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download

# 下载到指定路径
model_dir = snapshot_download('iic/cv_anytext_text_generation_editing', cache_dir='/data1/wuqingman_place/AnyText/damo')

# 加载模型
model = Model.from_pretrained(model_dir)

print(f'Model downloaded to: {model.local_model_dir}')

其他问题6：发现环境安装在了根目录？

在虚拟环境里安装软件包发现空间不足：

这意味着设备存储空间已满，无法继续下载或安装新的软件包。 1. 先检查磁盘空间使用情况：

• 使用命令 df -h 查看各个分区的磁盘使用情况，找到已满的分区。
• 输出部分为：

2. 接着确定 wordasimage 环境的位置

在激活的环境中，运行 echo $CONDA_PREFIX，输出为：

/home/lihanhui_svg/.conda/envs/wordasimage

这表示您的环境位于 /home/lihanhui_svg/.conda/envs/wordasimage，也就是根文件系统上。

3. 在 /data1 上创建一个用于存放 Conda 环境的目录

mkdir -p /data1/conda_envs

4. 配置 Conda 在 /data1 上创建环境 4.1 创建或修改 .condarc 文件

在您的主目录下创建或编辑 .condarc 文件：

nano ~/.condarc

添加以下内容：

envs_dirs:
– /data1/conda_envs

这将告诉 Conda 将新的环境创建在 /data1/conda_envs 目录下。

4.2 验证配置

conda config –show envs_dirs

输出应包含 /data1/conda_envs，确认配置已生效。

5. 创建新的 wordasimage 环境在 /data1 上

conda create -n wordasimage python=3.8

注意：根据您的项目需要，您可以选择合适的 Python 版本。

6. 激活新的环境

conda activate wordasimage

7. 设置 pip 的临时目录和缓存目录

为了避免在根文件系统上使用临时空间，设置以下环境变量：

export TMPDIR=/data1/conda_envs/tmp
export PIP_CACHE_DIR=/data1/conda_envs/pip_cache

创建对应的目录：

mkdir -p /data1/conda_envs/tmp
mkdir -p /data1/conda_envs/pip_cache

8. 安装所需的软件包

例如运行：

pip install –no-cache-dir -r requirements.txt

以后安装环境目录：

输入conda config –show envs_dirs，以后我的环境都安装在data1/wuqingman_place/miniconda3/envs下面 为了将新虚拟环境安装在特定的路径 /data1/wuqingman_place/miniconda3/envs 下，您只需要在创建虚拟环境时指定该路径。可以通过以下步骤完成：

这样，您的虚拟环境就会安装在指定的路径 /data1/wuqingman_place/miniconda3/envs/ 下。

如果是通过脚本形式安装环境，要是想指定环境安装位置，需要：

方法 1：修改 install.sh 脚本

查看 install.sh 脚本中的环境创建部分，看看是否有类似如下的 conda create 语句：

conda create -n svgrender python=3.10

您可以将这部分改为指定路径的创建方式：

conda create –prefix /data1/wuqingman_place/miniconda3/envs/svgrender python=3.10

这样，环境会被创建在您指定的目录中。

方法 2：手动设置环境变量

如果您不想修改脚本，可以通过设置 CONDA_ENVS_PATH 环境变量来指定环境的安装路径。

通过设置 CONDA_ENVS_PATH，所有新的环境都会安装到 /data1/wuqingman_place/miniconda3/envs 中。

方法 3：修改 Conda 配置

您还可以通过永久修改 Conda 的配置，确保新的环境默认安装在 /data1/wuqingman_place/miniconda3/envs 中。

这样，Conda 会优先将新环境安装到指定的路径。

(/data1/conda_envs/wordasimage) lihanhui_svg@ubuntu1:/data1/wuqingman_place$ mkdir –p /data1/tmp
(/data1/conda_envs/wordasimage) lihanhui_svg@ubuntu1:/data1/wuqingman_place$ export TMPDIR=/data1/tmp
(/data1/conda_envs/wordasimage) lihanhui_svg@ubuntu1:/data1/wuqingman_place$ export TEMP=/data1/tmp
(/data1/conda_envs/wordasimage) lihanhui_svg@ubuntu1:/data1/wuqingman_place$ export TMP=/data1/tmp

其他问题7：pip的时候出现空间不足，原因是pip在了根目录，而不是虚拟环境目录里面

如果在虚拟环境中 pip 仍然指向用户目录（/home/lihanhui_svg/.local/bin/pip），有可能是系统的 PATH 设置导致的优先级问题。可以尝试修改 PATH 变量，将虚拟环境的 pip 优先于系统的 pip。

export PATH=/data1/wuqingman_place/miniconda3/envs/svgrender/bin:$PATH

修复方法：

其他问题…（后续出现继续补充~ ）