【AutoDL】云服务器配置指南

0. 引言

AutoDL是一个云服务器租赁平台。相较于其他几家云服务器租赁平台，好处主要有以下几点：

1. 具备学术资源加速功能
2. 有公开数据集可供下载
3. 可以随时升降GPU和数据盘的配置
4. 提供的数据存储盘（注意是可扩容的数据盘）是SSD，读写快

当然坏处也是有的，但几乎是每个云服务器商都有的问题：

1. 按小时租赁的实例在GPU不充足时无法带GPU启动
2. 限定了每个实例可以扩容的最大数据盘容量

本文是一个【AutoDL】的简易版入门教程及其踩坑指南，详细版请参考官网教程。主要解决Python用户部署深度学习框架时可能踩的坑，例如频繁输入秘钥登录、使用root用户创建Python环境时频繁收到警告、在系统盘安装conda环境导致系统盘不够用等情况。

1. 连接

官网在创建实例后会提供ssh的端口号和密码，如下图所示：

容器实例入口	ssh登录

但如果每次登录都需要输入密码，非常费时也不安全。这里提供一种公钥登录的方式。

选择【设置密钥登录】，复制本地的公钥，然后上传即可。
本地创建公钥的简易代码如下：

ssh-keygen -t rsa

后面指定公钥-私钥对的名称和密码（可以设为空）
然后将~/..ssh/xxx.pub文件取出：

cat ~/.ssh/xxx.pub

结果复制到上述的公钥上传入口即可。

公钥配置好之后，可以配置一下VSCODE的Remote-ssh，详见VSCODE官网教程，也可以参考下面的简易版：
首先需要复制下官网提供的ssh命令（登录指令 ssh*****），一般为：

ssh -p xxxx [e-mail]

其中-p后依次为连接的端口号，连接的user@address，address可以是ip地址也可以是域名。对应的VSCODE的Remote-SSH的配置如下。
首先在VSCODE输入Ctrl + P调出状态栏，输入> remote-ssh，

Open SSH Configuration File调出配置文件（任意一个即可）。在打开的配置文件添加如下Host：

Host autodl-4090HostName connect.xxxx.seetacloud.com  # 主机的域名/IP地址User xxxx  # 用户名，AutoDL默认是rootPort xxxxx  # 端口号，ssh命令的-pIdentityFile ~/.ssh/xxx  # 刚刚配置的私钥文件（没有.pub后缀的那个），不写这行的话不影响使用，只是系统会一一尝试匹配

下次登录的时候只需要在VSCODE输入Ctrl + P调出状态栏，输入> remote-ssh，调出Remote-ssh的连接功能即可：

这个时候会弹出之前配置的config名称autodl-4090，选择即可自动连接。在配置公钥的情况下，不再需要输入密码登录AutoDL云服务器。

具体的Remote-ssh文件的使用过程详见这个文档。
搜不到remote-ssh命令可能是本地没有在插件商店安装Remote-ssh：

2. 创建user权限用户

【AutoDL】默认给的ssh通道是root账户，而直接使用root账户安装pip包会报root权限的warning，长期使用也存在安全隐患。这里提供一种使用root账户创建新账户的方法：

adduser username

username是新用户的名称，一般这条命令就会让输入Password，如果没有出现，可以使用以下命令：

passwd username

如果需要让username可以随时使用root权限（即sudo命令），则需要将新用户添加到sudo组

usermod -aG sudo username

注意，有时候云服务器没有sudo命令，需要安装一个，在root用户权限下：

apt-get update
apt-get install sudo

安装完成之后，即可切到新创建的user用户下：

su - username

注意，如若下次使用user权限用户登录时，在配置Remote-SSH的config文件时，User xxxx那一栏需要改成设定的username。
参考链接：Ubuntu系统root创建用户

3. 空间管理

本节适用于conda环境占用空间较大的【AutoDL】用户；如果这些conda环境都安装在系统盘，30G的系统盘很可能会不够用导致环境安装失败。解决方案是修改conda的安装路径和pip的缓存路径，缺陷是需要给user用户开启读写权限（最好在前文添加用户时给了用户sudo权限）。

chmod 755 -R /root/autodl-tmp/

这样就给了用户数据盘读权限，用户如果需要在这一层创建文件夹则需要使用sudo命令，而不在根目录的子文件夹内则不需要再使用sudo命令。

对于个人使用的安全环境，也可以使用chmod 777给数据盘赋全部用户权限。

3.1. miniconda安装

miniconda最好安装在/root/autodl-tmp目录下，因为这个是数据盘，扩容后有充足的环境装conda环境，否则很可能面临系统盘超额使用。

export CONDA_HOME=/root/autodl-tmp/miniconda3
mkdir -p $CONDA_HOME
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O $CONDA_HOME/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p $CONDA_HOME/miniconda3
rm $CONDA_HOME/miniconda.sh

将conda环境直接装在数据盘的好处是，后面直接使用conda create -n xxx命令创建的conda环境都在$CONDA_HOME下，而不再需要conda create -p xxx进行路径安装。

对于已经conda已经安装在/home/user/或者/root/下的情况，仍然可以通过conda create -p xxx的方式将其他conda环境创建在数据盘。

参考链接：miniconda3官网的installation教程

3.2. pip修改cache dir

在某个conda环境下执行pip install命令仍然会在系统盘产生存储，原因是安装时的cache目录在系统盘。

如果需要将pip的缓存目录转移到数据盘/root/autodl-tmp/，则需要通过以下命令修改：

pip config set global.cache-dir "/root/autodl-tmp/.cache/pip"

当然修改后需要保证这个目录是存在的，如果没有可以建一个：

mkdir -p /root/autodl-tmp/.cache/pip

以下是一些常用的pip cache命令的补充：

1. pip cache dir查看pip的缓存空间，一般为/home/xxx/.cache/pip，如果是root用户，则为/root/.cache/pip。这两个路径都在系统盘。
2. pip cache info查看pip使用的cache空间
3. pip cache purge删除pip的所有缓存。

参考博客：pip修改cache路径