bash 脚本中激活conda环境_ubuntu18.10目标检测算法环境部署+开机自启动脚本创建screen下的web服务...
内容概要
cuda+cudnn+python环境安装
ubuntu18的开机自启动脚本
screen服务开启
以我个人的实践来看,把python开发的算法封装成webserver的服务供前端程序调用是个不错的方案,解决了不同语言直接做接口的复杂性,同时后期的运营、维护、监控也比较方便。但是python的环境部署确实比较麻烦的,一两台机器还行,大规模部署的话几十上百台机器想想就头大,正规的做法是用docker,这里先撇开不谈。但其实条件允许的话,可以在一台机器上部署环境,然后将系统镜像用systemback打包,再安装到其他机器,新环境的部署就简单了,装完系统,环境就ok了,再配上开机自启动的算法服务,简直完美(ubuntu18亲测有效)。
cuda+cudnn+python环境安装
安装文件自行下载,这里提供我的安装包供参考链接:https://pan.baidu.com/s/1WShQSF94iQYPwNX4kwle6A
提取码:slqs
安装cuda环境网上教程非常多,这里不再赘述。需要注意cuda和cudnn版本匹配,显卡驱动版本、以及gcc版本需注意。下面以cuda10.1+cudnn7+nvidia驱动440+Anaconda3-5.2.0为例,列举下可能的操作:
卸载之前存在的cuda或驱动
sudo /usr/bin/nvidia-uninstallsudo apt-get purge nvidia*
安装驱动
编辑:sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf加入:blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0Ctrl+O保存,Ctrl+X退出sudo update-initramfs -u最好重启下lsmod | grep nouveau 无输出即可
gcc/g++降级
apt-get install gcc-7 g++-7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 100sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 50sudo update-alternatives --config gcc命令查看gcc的默认版本
安装cuda
chmod +x cuda_10.1.168_418.67_linux.runsudo ./cuda_10.1.168_418.67_linux.run进入界面后 空格取消驱动安装选项等待安装完成设置环境变量:sudo nano ~/.bashrcexport CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.1export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}Ctrl+O保存source ~/.bashrc 使生效输入nvcc -V验证
-cudnn安装
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.debdeb解压安装即可,压缩包的话需要拷贝文件到对应的cuda文件夹
Anaconda安装
这里需要注意,如果是安装在用户目录下,打包镜像安装到其他机器上会导致python无法使用,因为用户名是写死在环境变量中了。建议安装在非用户目录,我这里安装路径是/usr/local/anaconda3 供参考。sudo sh Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
anaconda和cuda环境变量
ubuntu18的开机自启动脚本
这部分走了不少弯路,主要是想自启动脚本里能实现在创建的screen下开启算法服务,这样的话后期监控,直接screen -r name进入查看即可,而且是真后台运行,各种优点吧。实现过程中遇到了不少问题,如conda虚拟环境无法进入、环境变量未激活、启动脚本不执行等。好在最终解决,这里直接给出可行方案:
编辑自启动服务
由于该系统没有自带其他linux版本自带的rc.local文件的开机自启动方法,所以要自己生成rc.local文件。
先编辑rc-local.service:
sudo nano /etc/systemd/system/rc-local.service写入:[Unit]Description=/etc/rc.local CompatibilityConditionPathExists=/etc/rc.local
[Service]Type=forkingExecStart=/etc/rc.local startTimeoutSec=0StandardOutput=ttyRemainAfterExit=yesSysVStartPriority=99
[Install]WantedBy=multi-user.target
然后编辑rc.local:sudo nano /etc/rc.local写入:#!/bin/bash## rc.local## This script is executed at the end of each multiuser runlevel.# Make sure that the script will "exit 0" on success or any other# value on error.## In order to enable or disable this script just change the execution# bits.## By default this script does nothing.source ~/.bashrcsh /home/online_stagex/auto_start/start.sh > /dev/null 2>&1 &exit 0
最后执行:sudo chmod +x /etc/rc.localsudo systemctl enable rc-localsudo systemctl start rc-local.servicesudo systemctl status rc-local.service
rc-local.service文件
rc.local
其中,start.sh是开机自启动脚本,前面的路径是存放位置,记得加上可执行权限。chmod +x
screen服务创建及服务的开启
在自启动脚本start.sh中定义了,启动要干的事情,这里面写的是创建screen并开启服务的过程。
创建screen
需要说明的是自启动脚本是root用户下执行的,创建的screen也是在root下面,查看需要sudo screen -ls指令。创建的screen在sh环境下,需要使能环境变量source ~/.bashrc否则无法使用py环境。发送到screen的指令太长的话可以重新写个脚本。
st_8381.sh
上面的脚本就是最终执行python代码的指令,在web_start_8381.py中封装了算法服务。
重启测试,服务开起来了,log里也有日志,进入到screen有算法后台输出,完美!
screen
nvidia-smi查看gpu进程
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