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

1. 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

1. 首先查找你的 Windows 用户名：

   • 在 PowerShell 窗口中输入以下命令并按回车：

     whoami 

   • 这个命令将显示你当前登录的完整用户名，通常是 计算机名\用户名 的格式。

     示例

     PS E:\24暑假实习\AutoStudio-main> whoami >> pc578578578\wuqingman 

     那么 wuqingman 就是你的用户名。

2. 更新 icacls 命令：

一旦你知道了你的用户名，你就可以使用它来更新 icacls 命令，为你的 SSH 私钥文件设置适当的权限。假设你的用户名是 wuqingman，那么命令将是：

icacls "E:\24暑假实习\id_rsa_21073_lihanhui_svg" /reset icacls "E:\24暑假实习\id_rsa_21073_lihanhui_svg" /grant:r wuqingman:(R) icacls "E:\24暑假实习\id_rsa_21073_lihanhui_svg" /inheritance:r 

这些命令会重置你的私钥文件的权限，只授予你（wuqingman）读取权限，并禁止权限继承。

运行完这些命令后，你的私钥文件就只对你自己可读，这样可以安全地用于 SSH 连接。

步骤3: 配置 SSH 连接

1. 打开 VSCode 命令面板:

   • 按下 F1 或 Ctrl+Shift+P 打开命令面板。

2. 输入并选择:

   • 输入 “Remote-SSH: Connect to Host…” 然后选择它。

3. 添加 SSH 主机:

   • 选择 “+ Add New SSH Host…”
   • 输入你的 SSH 连接命令，如下所示：

     ssh -i /path/to/your/id_rsa_21073_lihanhui_svg -p 21073 lihanhui_svg@121.46.19.2 

   • 确保替换密钥路径为正确的路径。

4. 保存并连接:

   • 将该配置保存到推荐的 SSH 配置文件中（通常是 ~/.ssh/config）。
   • 完成后，系统会自动提示你选择要连接的主机，选择你刚添加的服务器。
   • 首次连接时，可能会要求你验证并接受服务器的公钥。

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：

1. 初次登录服务器：
   如果这是你第一次登录这台服务器，建议你在服务器的“数据盘”上创建一个新的文件夹。这个文件夹应该以你的用户名命名，用作你个人的工作空间。

2. 查找数据盘：
   使用 df -h 命令可以查看服务器上各个磁盘分区的使用情况和剩余空间。这有助于你找到合适的位置创建你的工作文件夹。
   像我第一次输出 df -h 命令后，最合适的位置是 /data1 分区：

   • 分区 /data1：容量为15TB，已用6.5TB，可用7.3TB，使用率48%。

3. 创建个人工作目录：
   在 /data1 分区下创建一个与你用户名相同的目录。这样可以帮助你组织你的工作数据和项目。可以使用以下命令：

   mkdir /data1/wuqingman_place 

   注意，运行这个命令的时候要回到根目录

4. 改变目录权限：
   确保你对这个新创建的目录有读写权限。可以使用上面提到的icacls命令来设置适当的权限。

5. 开始使用你的工作目录：
   由于你已经在正确的位置（/data1/wuqingman_place），可以继续进行 git clone 操作来下载你需要的项目。命令如下：

   git clone https://github.com/cszy98/PLACE.git 

   这将会在你的 wuqingman_place 目录下创建一个名为 PLACE 的子目录，其中包含从 GitHub 上克隆下来的所有项目文件。

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：

1. 改变目录到 /data1/wuqingman_place：
   在终端中输入以下命令：

   cd /data1/wuqingman_place 

   这将切换到你之前创建的工作目录。
2. 在VSCode中打开这个目录：
   • 一旦你在终端中切换到了该目录，你可以在终端中运行 code . 命令，这将在 VSCode 中打开当前目录，使你能够浏览所有文件和子目录。

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%。

1. 下载 Miniconda 安装脚本：

   wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 

2. 添加执行权限并运行安装脚本：

   chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 

3. 在安装过程中指定安装位置：
   在安装 Miniconda 的过程中，安装程序会提示你选择安装目录。默认情况下，它会建议将 Miniconda 安装在用户的家目录下（如 /home/lihanhui_svg/miniconda3）。你可以通过手动输入路径来指定安装位置。
   在我们刚刚运行完这句话后：

./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 

它会显示一个提示，类似如下内容：

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：

1. 按下 ENTER 来确认默认安装路径（通常是家目录），但这不是我们希望的选择，因为你需要将它安装在 /data1 分区。

2. 指定新路径：

   • 手动输入你想要的安装路径。例如，如果你想将 Miniconda 安装到 /data1/miniconda3 目录，你可以直接在提示符后输入该路径：

     /data1/miniconda3 

   • 然后按下 ENTER 键确认。

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：

1. 加载 Conda 环境：
   在你的 shell 中运行以下命令（假设 Miniconda 的 bin 目录已经在 PATH 中）：

   source /data1/miniconda3/bin/activate 

   如果 conda 命令可用，那么你可以继续使用它。

2. 创建自己的 Conda 环境：
   如果你需要一个独立的环境，可以使用以下命令：

   conda create -n myenv python=3.x 

   然后激活你的环境：

   conda activate myenv 

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：

1. 选择新目录：
   在安装 Miniconda 时指定新的安装路径，例如 /data1/wuqingman_conda。

2. 执行安装：
   如果已经下载了 Miniconda 安装脚本，可以运行以下命令并指定新的路径：

   ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 

   在安装路径提示时，输入新的路径 /data1/wuqingman_conda。

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…（后续出现继续补充~ ）