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
-
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:暑假实习AutoStudio-main> whoami >> pc578578578wuqingman那么
wuqingman就是你的用户名。
-
-
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:暑假实习id_rsa_21073_lihanhui_svg" /reset icacls "E:暑假实习id_rsa_21073_lihanhui_svg" /grant:r wuqingman:(R) icacls "E: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。
- 一旦你知道了你的用户名，你就可以使用它来更新
步骤3: 配置 SSH 连接
-
打开 VSCode 命令面板:
- 按下
F1或Ctrl+Shift+P打开命令面板。
- 按下
-
输入并选择:
- 输入 “Remote-SSH: Connect to Host…” 然后选择它。
-
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。
-
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。
- 将该配置保存到推荐的 SSH 配置文件中（通常是
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：
-
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。 -
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%。
- 分区
-
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
-
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。 -
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：
- 改变目录到
/data1/wuqingman_place：
在终端中输入以下命令：
这将切换到你之前创建的工作目录。cd /data1/wuqingman_place - 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。
- 一旦你在终端中切换到了该目录，你可以在终端中运行
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%。
-
下载 Miniconda 安装脚本：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -
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 -
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：
-
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。 -
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。
- 手动输入你想要的安装路径。例如，如果你想将 Miniconda 安装到
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：
如果目录中有 Conda 的相关文件和目录（如ls -la /data1/miniconda3bin,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：
-
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。 -
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：
-
选择新目录：
在安装 Miniconda 时指定新的安装路径，例如/data1/wuqingman_conda。 -
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：
-
创建指定路径的环境：
conda create --prefix /data1/wuqingman_place/miniconda3/envs/svgrender python=3.10 -
激活环境：
conda activate /data1/wuqingman_place/miniconda3/envs/svgrender -
安装其他所需的软件包：
conda install <package_name>
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。
-
在运行脚本之前，先设置
CONDA_ENVS_PATH：export CONDA_ENVS_PATH=/data1/wuqingman_place/miniconda3/envs -
运行
install.sh脚本：sh script/install.sh
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。
-
修改 Conda 配置，优先使用您想要的路径：
conda config --add envs_dirs /data1/wuqingman_place/miniconda3/envs -
运行脚本：
sh script/install.sh
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：
-
你需要确保使用虚拟环境中的
pip，可以通过以下命令来明确指定pip路径：/data1/wuqingman_place/miniconda3/envs/svgrender/bin/pip install --upgrade pip这样可以确保
pip是虚拟环境中的版本。 -
然后检查当前的
pip路径是否已更改：which pip它应该输出
/data1/wuqingman_place/miniconda3/envs/svgrender/bin/pip，如果输出还是/home/lihanhui_svg/.local/bin/pip，请检查你的虚拟环境是否正确激活。 -
再次激活虚拟环境：
conda deactivate conda activate svgrender -
激活后，再次运行
which pip，确保它指向虚拟环境中的pip，如果指向正确，再进行包的安装。
