# recommended_server_usage

**Repository Path**: qi-tianliang/recommended_server_usage

## Basic Information

- **Project Name**: recommended_server_usage
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 7
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-12-19
- **Last Updated**: 2023-06-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# rtx3090服务器使用推荐方式
> 目前支持`cuda >= 11.0`,  低版本迁移存在未知坑。

## 推荐方式

`docker + portainer`

## 配置环境

    
**样例**[conda_gpu_in_docker](https://gitee.com/qi-tianliang/conda_gpu_in_docker)

## portainer容器管理页面

*  用户，密码管理员给你初始账号，请记得更改密码
*  占用端口，请填写[ports used](ports_used.md)(网页可填)，并告知管理员
*  文件路径映射请按照规则配置，你的工作目录请映射到host : `/data/your_name/`
*  GPU 如果你代码中不控制使用量，请在配置时，限制GPU个数
* **GPU资源分配** 
    * 请研一同学尽量使用0号
    * 研二同学使用1,2号
    * 其他有毕业和发文章需求可以视情况使用0,1,2,3号

*  CPU 如果你写并行，或者使用大型框架（dask,pytorch,tensorflow等），可能100%占用，请自行限制CPU个数

*  使用样例方法[conda_gpu_in_docker](https://gitee.com/qi-tianliang/conda_gpu_in_docker)构建的容器，ssh 账号密码记得`passwd`修改


访问地址ip:9000

* 登录页面
![登录](./pngs/login.png)


* 主页
![主页](./pngs/index.png)

* 控制面板
![控制面板](./pngs/dashborad_normal.png)

* 容器管理
![容器管理](./pngs/container_normal.png)
* 进入详细管理页面后
![容器样例](./pngs/example_details.png)
> 如果未见到该按钮说明权限未正确设置，联系管理员配置权限即可。
* 新创建的配置页面
![容器管理](./pngs/add_container_part0.png)
> 重要提醒，保证机器重启容器不被删除，需要在你确保一切正常后，重新创建该容器，并关闭这个`Auto remove`选项，可以保证不会在机器重启或者异常关机时自动删除。当然被删除了问题不大，重新创建就可以。

    **例如**
![容器管理例子](./pngs/add_container_port.png)
**个人端口范围记得跟管理员申请，请不要自行随意配置，避免冲突，详见**[ports used](ports_used.md)


    **服务器配置推荐，目录不会乱**
![容器目录映射](./pngs/add_container_part1_volume_normal.png)
![容器目录创建](./pngs/add_container_part1_volume_help.png)
> 说明：使用物理机的共享内存是常用需求，如果你不确定是否需要，建议默认配置该项；conda环境持久化volume,并不是必须的，但是强烈建议，因为避免重建容器（修改容器部分参数必须重建）时丢失之前的python环境；个人工作目录是推荐的服务器使用目录，避免管理上的麻烦。


    **服务器配置推荐，GPU不会全部抢占**
![容器环境变量](./pngs/add_container_part2_env.png)
    **服务器配置推荐，CPU内存不会100%占用**
![容器运行环境](./pngs/add_container_part3_runtime_resources.png)

* 进入容器，修改预设的密码。
![容器密码](./pngs/container_passwd.png)

### 镜像添加SSH 

* 构建image(**一般是为了添加ssh服务和一些源的配置**)
![构建入口](./pngs/build_image0.png)

> 以下例子在[conda_gpu_in_docker](https://gitee.com/qi-tianliang/conda_gpu_in_docker)中有对应文件
* 方式1: `web editor`(**不能添加额外文件**)
![web_editor](./pngs/build_image1_web_editor.png)
ssh-server 服务的添加，可以参考[web_editor](https://gitee.com/qi-tianliang/conda_gpu_in_docker/blob/master/web_editor.dockerfile)对pytorch环境添加ssh-server服务。

* 方式2： `tar`(**添加额外配置/文件**)
![tar_gz](./pngs/build_image2_tar.png)
更高需求的使用方式，在image中添加**额外的文件** ，一般这种文件从网上**下载很耗时**(如果下载很快，可以尝试`wget`直接拉取)，或者**自定义的配置文件**，构建时需要使用`COPY`指令加入。 需要在tar.gz文件内，需要构建一个tar.gz文件
例如使用`tar cvzf pytorch_ssh.tar.gz .condarc Dockerfile SimHei.ttf`构建得到`pytorch_ssh.tar.gz`.

* 方式3：`url`(**git url**)
![url](./pngs/build_image3_url.png)
跟方式2需求一致，但是该方式需要你将所有配置文件和Dockerfile 放在一个公开的git上进行管理。

## 写在后面

希望大家提建议，共同遵守规则使用公共资源。




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