算力云 安装使用docker 云算力怎么用

目录

一、环境配置

1. 通过SSH连接服务器

2. 查看服务器已安装模块

3. 调用Anaconda模块

4. 创建Python3.7的虚拟环境（不是必须。不需要的话可以使用默认安装的环境）

5. 虚拟环境下安装CUDA11.6+Pytorch1.12.1

二、使用方法

1、提交作业

2、其他命令

3、注意事项

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一、环境配置

1. 通过SSH连接服务器

点击桌面SSH图标，显示当前账号可访问的云服务器，点击想要连接的服务器。

显示当前页面表明服务器连接成功。

2. 查看服务器已安装模块

在SSH终端输入命令 module avail

踩过的坑：如果输入module avail显示command module not found，则先输入source path/path/module.sh（一般这里路径会在连接服务器时有提示），再输入module avail。通常服务器已经预先装好anaconda，cuda等常用环境。

3. 调用Anaconda模块

module load anaconda/2021.05

4. 创建Python3.7的虚拟环境（不是必须。不需要的话可以使用默认安装的环境）

conda create -n my_name python=3.7 # my_name 是虚拟环境名字

5. 虚拟环境下安装CUDA11.6+Pytorch1.12.1

sources activate my_name # 如果创建了虚拟环境，先激活虚拟环境。没创建则跳过
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
# 安装成功，但通过print(torch.cuda.is_available())返回False，主要是未向云服务器请求分配GPU的原因
# 则需要申请GPU分配后才可以使用GPU

GPU分配申请：

1、salloc   --gpus=1    抢占一个计算节点
2、squeue    查看节点名，最后一列
3、ssh   gxxx   登录计算节点

此时，配置Pytorch环境完成！

二、使用方法

1、提交作业

提交作业，需要先向服务器上传 模型 和设置好的 .sh 文件。使用桌面上的 快传 

.sh 文件的配置模板如下：（编辑器，编辑脚本中第三行，将xxx改为实际用conda创建的虚拟环境名，最后一行python命令后xxx.py修改为自己的代码文件或完整命令即可）

#!/bin/bash
module load anaconda/2021.05
source activate xxx 
export PYTHONUNBUFFERED=1
python xxx.py

然后在服务器中，进入到该文件夹，利用如下命令提交作业。

sbatch --gpus=卡数 ./run.sh

2、其他命令

• 查看作业情况

squeue

• 结束作业

scancel  作业号（作业号执行squeue即可查看到）

• 实时查看输出文件

tail -f   文件名（文件夹下的.out文件）

• 查看详细历史作业

sacct -u $USER -S 2023-01-01-00:00    -E now --field=jobid,partition,jobname,user,nnodes,ncpus,nodelist,submit,start,end,elapsed,state,time

-u paratera是指查看paratera账号的历史作业，
-S是开始查询时间，
-E是截止查询时间，
–format定义了输出的格式，
jobid是指作业号，
partition是指提交队列，
user是指超算账号名，
nnodes是节点数，
nodelist是节点列表，
start是开始运行时间，
end是作业退出时间，
elapsed是运行时间，
state是作业结束状态。
sacct --helpformat可以查看支持的输出格式。
sacct的其他参数选项可通过sacct --help查看。

• 查看作业及查看每个作业的GPU利用率

parajobs

3、注意事项

我们提交作业用的是sbatch，而不是salloc。

主要是因为salloc这样的方式，会受到本地网络的影响，而sbatch提交的不会，即便您本地电脑关机，这样提交到计算节点的作业也不会受影响。另外，通过salloc抢占的节点，建议通过 ：scancel  JOBID 这个命令取消作业，如果不采用该命令取消，有一种情况就是，退出的时候可能刚好本地网络波动导致作业没有取消成功，就一直挂着计费，导致浪费。因此，退出后最好执行squeue命令查看下是否成功退出了，没有退出的话，就执行scancel命令取消。