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滴滴云GPU云服务器搭建深度学习环境

1.创建云服务器

1.1注册滴滴云

首先注册滴滴云，并进行实名认证，否则无法创建云服务器。点击“控制台”，进入控制台页面。

1.2选择配置

点击，显示出云服务器配置列表。

云服务器配置选择：

付费方式：按时长。包月价格过高。

可用区：广东1区。理论上北京区更好，但是北京区GPU服务器太差。

服务器类型：GPU云服务器，通用型P100。

镜像：标准镜像，这里我选择已经安装好CUDA的版本。

配置：根据需要选择，一般选择第一个单GPU即可。

系统盘和数据盘根据自己需要调整。

网络按照默认即可，宽带选择10M，基本上够用，安全组按照默认。

登陆方式选择密码，其他按照默认即可，添加标签，也可以不添加。

创建成功，一定要记住下图中的公网IP，下面会用到。

2.远程连接

2.1安装WinSCP

下载WinSCP并安装。打开WinSCP，界面如下。输入上图中的公网IP地址、用户名（默认为dc2-user）和密码登陆。

为了方便以后使用，可以点击保存，即新建一个站点。然后继续登陆。

点击“是”，然后会要求输入密码，以后每次只要输入密码即可。 

 右击文件，可以对文件进行操作。由于上传到服务器较慢，建议将数据集等文件压缩后再上传。

2.2安装PuTTY

下载并安装putty，可以单独使用，也可以结合WinSCP使用。单独使用需要输入公网IP如下图所示。

或者使用 WinSCP打开，如下图所示。

这两种方法打开后界面一致，均需要输入密码。注意，密码在输入过程中无显示且界面无变化。

输入密码，按Enter后，进入云服务器终端界面。

下面的操作与我们平时使用的终端界面一致，输入“nvidia-smi”查看驱动和cuda信息，发现均已安装好。

 安装Anaconda，运行以下命令即可。滴滴云网速很快，但是有时会不稳定。然后就可以创建虚拟环境，安装各种包了。

1. wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

2. chmod 777 Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

3. sh Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

安装过程一路yes，安装完成后运行

source ~/.barshrc

2.3 screen命令 

为什么需要使用screen命令呢？因为我们在使用PuTTY时，一旦使用ctrl+d或者关闭窗口，我们的所有操作命令在云服务器都会终止。比如你在训练卷积神经网络，假如此时的电脑意外断网，云服务器就会停止训练，这是sighub信号的原因，此处不再解释。我们可以使用nohub或screen解决这个问题，screen更全面方便，所以记录screen使用流程。

在PuTTY打开的终端页面输入“screen”。

出现以下界面，单击空格键继续。

 然后，我们就打开了screen窗口。

输入screen -ls，可以查看当前screen窗口的代号。

先“ Ctrl+a”，然后单击“d”，即可退出screen的窗口。注意，此时仅仅是暂时退出，该screen窗口依然在运行程序。如果现在关闭PuTTY则不会影响screen里运行的程序。输入“screen -r 代号”可以重新进入screen。

 先“ Ctrl+a”，然后单击“k”，即可杀死screen的窗口，真正关闭该窗口。

 下面是screen的常用键组合。

3.快照教程

3.1创建快照

为什么要创建快照?因为我们不运行云服务器，云服务器也在收费，我们必须删掉实例才会停止扣费，但是我们的云服务器全都会被删除。快照相当于一个镜像，可以还原我们之前的所有工作。首先，在控制台中找到需要创建快照的云服务器，在右侧单击。

3.2删除云服务器

创建快照后，我们就可以高枕无忧的删除云服务器了。

3.3使用快照

有两种使用快照还原云服务器的方法。一种是在创建云服务器时选择快照镜像，另一种是在控制台的快照列表中找到快照新建云服务器。

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