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<title>docker配置GPU</title>
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<content type="html"><![CDATA[<h2 id="docker-配置-GPU"><a href="#docker-配置-GPU" class="headerlink" title="docker 配置 GPU"></a>docker 配置 GPU</h2><h3 id="1-配置库"><a href="#1-配置库" class="headerlink" title="1. 配置库"></a>1. 配置库</h3><pre><code class="sh">curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list</code></pre><h3 id="2-更新源"><a href="#2-更新源" class="headerlink" title="2. 更新源"></a>2. 更新源</h3><pre><code class="sh">sudo apt-get update</code></pre><h3 id="3-安装-NVIDIA-Container-Toolkit"><a href="#3-安装-NVIDIA-Container-Toolkit" class="headerlink" title="3. 安装 NVIDIA Container Toolkit"></a>3. 安装 NVIDIA Container Toolkit</h3><pre><code class="sh">sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit</code></pre>]]></content>
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<title>docekr安装</title>
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<content type="html"><![CDATA[<h2 id="基于-Ubuntu20-04-安装-docker"><a href="#基于-Ubuntu20-04-安装-docker" class="headerlink" title="基于 Ubuntu20.04 安装 docker"></a>基于 Ubuntu20.04 安装 docker</h2><h3 id="1-卸载旧版本-docker"><a href="#1-卸载旧版本-docker" class="headerlink" title="1. 卸载旧版本 docker"></a>1. 卸载旧版本 docker</h3><pre><code class="sh"># 卸载旧版本sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin docker-ce-rootless-extras# 清除旧版 docker 占用的内存sudo apt-get remove --auto-remove docker# 删除无用的相关的配置文件dpkg -l |grep ^rc|awk '{print $2}' |sudo xargs dpkg -P # 删除相关目录rm -rf /etc/systemd/system/docker.service.drm -rf /var/lib/docker # docker 数据存储地址# 更新系统源 sudo apt-get update</code></pre><h3 id="2-配置安装环境"><a href="#2-配置安装环境" class="headerlink" title="2. 配置安装环境"></a>2. 配置安装环境</h3><pre><code class="sh">sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common</code></pre><h3 id="3-添加阿里云的-docekr-GPG-密钥"><a href="#3-添加阿里云的-docekr-GPG-密钥" class="headerlink" title="3. 添加阿里云的 docekr GPG 密钥"></a>3. 添加阿里云的 docekr GPG 密钥</h3><pre><code class="sh">curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -</code></pre><h3 id="4-添加阿里镜像源"><a href="#4-添加阿里镜像源" class="headerlink" title="4. 添加阿里镜像源"></a>4. 添加阿里镜像源</h3><pre><code class="sh">sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" </code></pre><h3 id="5-查看-docker-版本"><a href="#5-查看-docker-版本" class="headerlink" title="5. 查看 docker 版本"></a>5. 查看 docker 版本</h3><pre><code class="sh">apt-cache madison docker-ceapt-cache madison docker-ce-cli</code></pre><h3 id="6-安装最新版-指定版本-docker"><a href="#6-安装最新版-指定版本-docker" class="headerlink" title="6. 安装最新版 / 指定版本 docker"></a>6. 安装最新版 / 指定版本 docker</h3><pre><code class="sh">#安装最新版 sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli#安装5:20.10.21~3-0~ubuntu-kinetic版 sudo apt-get install -y docker-ce=5:27.1.0-1~ubuntu.20.04~focal docker-ce-cli=5:27.1.0-1~ubuntu.20.04~focal</code></pre><h3 id="7-重启-docker"><a href="#7-重启-docker" class="headerlink" title="7. 重启 docker"></a>7. 重启 docker</h3><pre><code class="sh">sudo systemctl restart docker</code></pre><h3 id="8-运行-hello-world-验证-docker-是否安装成功"><a href="#8-运行-hello-world-验证-docker-是否安装成功" class="headerlink" title="8. 运行 hello-world 验证 docker 是否安装成功"></a>8. 运行 hello-world 验证 docker 是否安装成功</h3><pre><code class="sh">docker run hello-world</code></pre>]]></content>
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<title>docker常用命令</title>
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<content type="html"><![CDATA[<h2 id="docker常用命令"><a href="#docker常用命令" class="headerlink" title="docker常用命令"></a>docker常用命令</h2><p>显示当前正在运行的<code>docker</code>容器</p><pre><code class="shell">docker ps # -a / --all: 显示所有容器</code></pre><p>显示本地主机上的镜像</p><pre><code class="shell">docker images</code></pre><p>开启指定容器的交互式终端</p><pre><code class="shell">docker exec -it 容器id /bin/bash</code></pre><p>获取容器长<code>ID</code></p><pre><code>docker inspect -f '{{.ID}}' 容器名</code></pre><p>拷贝主机文件到容器中</p><pre><code>docker cp 主机文件路径 容器长ID:docker容器路径</code></pre><p>拷贝容器文件到主机中</p><pre><code>docker cp 容器长ID:docker容器路径 主机文件路径 </code></pre><p>提交容器副本使之成为一个新镜像</p><pre><code class="shell">docker commit -m="提交的描述信息" -a="作者" 容器ID 要创建的目标镜像名:[tag]</code></pre><p>导出镜像</p><pre><code class="shell">docker save -o test.tar 镜像名:[tag]</code></pre><p>导入镜像</p><pre><code class="shell">docker load -i test.tar # 此时镜像名与标签不变</code></pre>]]></content>
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<title>基于Dockerfile创建镜像</title>
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<content type="html"><![CDATA[<h2 id="基于Dockerfile创建镜像"><a href="#基于Dockerfile创建镜像" class="headerlink" title="基于Dockerfile创建镜像"></a>基于Dockerfile创建镜像</h2><h3 id="创建镜像"><a href="#创建镜像" class="headerlink" title="创建镜像"></a>创建镜像</h3><pre><code class="shell">docker build -t {镜像名:镜像标签} . # docker build -t test:v1 .</code></pre><p>上述命令会根据当前文件夹下的<code>Dockerfile</code>文件(文件内容如下)来创建镜像</p><pre><code class="shell">FROM ubuntu:22.04 # 指定新镜像所基于的镜像MAINTAINER By Abel # 说明新镜像的维护人信息# 在所基于的镜像上执行命令RUN cd ~ # 进入root根目录RUN apt-get update && apt-get install -y wget # 更新 Ubuntu 包索引并安装 wget</code></pre><p>系统镜像下载超时时可以进行<code>docker</code>换源</p><ul><li><strong>获取阿里镜像加速器地址(免费、面向个人开发者)</strong></li></ul><blockquote><p>登录<a href="https://cr.console.aliyun.com/">容器镜像服务控制台</a>，在左侧导航栏选择<strong>镜像工具</strong> > <strong>镜像加速器</strong>，在<strong>镜像加速器</strong>界面获取<strong>加速器地址</strong></p><p>例如： https://[系统分配前缀].mirror.aliyuncs.com</p></blockquote><ul><li><strong>配置镜像加速器</strong></li></ul><blockquote><p>针对<code>Docker</code>客户端版本大于1.10.0的用户，可以通过修改配置文件<code>/etc/docker/daemon.json</code>来使用</p><pre><code class="shell">sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'{ "registry-mirrors": ["https://[系统分配前缀].mirror.aliyuncs.com"]}EOFsudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl restart docker</code></pre></blockquote><h3 id="启动容器"><a href="#启动容器" class="headerlink" title="启动容器"></a>启动容器</h3><pre><code class="bash">docker run -p HOST_PORT:CONTAINER_PORT # 将容器的端口映射到宿主机的端口 -it # 交互式运行并分配终端 -d # 以守护进程模式运行容器 --net=bridge # 指定网络连接, 默认为bridge --gpus all # 容器可以访问主机所有GPU设备 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility # 容器可以使用GPU执行计算任务 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all # GPU对所有程序可见 test_img:v1 # 镜像名:镜像标签(不带默认lastest标签) /bin/sh # 交互式运行并启动终端</code></pre>]]></content>
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<category> docker </category>
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<title>参数解析器</title>
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<content type="html"><![CDATA[<h2 id="参数解析器"><a href="#参数解析器" class="headerlink" title="参数解析器"></a>参数解析器</h2><p>在运行python程序的时候，往往需要在命令之后传入参数</p><h4 id="依赖导入"><a href="#依赖导入" class="headerlink" title="依赖导入"></a>依赖导入</h4><pre><code class="python">import argparse</code></pre><h4 id="实例化参数解析器"><a href="#实例化参数解析器" class="headerlink" title="实例化参数解析器"></a>实例化参数解析器</h4><pre><code class="python">parser = argparse.ArgumentParser()</code></pre><p>常用参数</p><ul><li><code>description</code>：帮助文档描述(头部)</li><li><code>epilog</code>：帮助文档描述(尾部)</li><li><code>add_help</code>：添加<code>-h / --help</code>选项来显示帮助文档，默认值为<code>True</code></li></ul><h4 id="添加参数设置"><a href="#添加参数设置" class="headerlink" title="添加参数设置"></a>添加参数设置</h4><p>添加一个<code>-v</code>或<code>--version</code>来传入参数</p><pre><code class="python">parser.add_argument('-v', '--version')</code></pre><p>常用参数</p><ul><li><p><code>type</code>：命令行参数被转换成的类型，如<code>str</code>、<code>int</code>、<code>float</code>等</p></li><li><p><code>default</code>：默认值设置</p></li><li><p><code>help</code>：对于此参数的描述会被打印至帮助文档中</p></li><li><p><code>action</code>：指定该参数的动作</p><ul><li><pre><code class="python"># 携带 -v 时该值设置为True, 默认为Falseparser.add_argument('-v', action='store_true')# 与上述相反parser.add_argument('-v', action='store_false')</code></pre></li></ul></li><li><p><code>required</code>：表示参数是否必须传入，默认值为<code>False</code></p></li></ul><h4 id="解析获取的参数"><a href="#解析获取的参数" class="headerlink" title="解析获取的参数"></a>解析获取的参数</h4><pre><code class="python">args = parser.parse_args()</code></pre><hr><h4 id="示例"><a href="#示例" class="headerlink" title="示例"></a>示例</h4><pre><code class="python">import argparseparas = argparse.ArgumentParser(description='Test', epilog='By Abel')paras.add_argument('--input_path', default='./input', type=str, help='输入路径')paras.add_argument('--output_path', default='./output', type=str, help='输出路径')args = paras.parse_args()print('input path:', args.input_path)print('output path:', args.output_path)# 输出> python test.py -husage: test.py [-h] [--input_path INPUT_PATH] [--output_path OUTPUT_PATH]Testoptions: -h, --help show this help message and exit --input_path INPUT_PATH 输入路径 --output_path OUTPUT_PATH 输出路径By Abel> python test.pyinput path: ./inputoutput path: ./output</code></pre><hr>]]></content>
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<category> python </category>
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<title>linux常用命令</title>
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<content type="html"><![CDATA[<h2 id="linux常用命令"><a href="#linux常用命令" class="headerlink" title="linux常用命令"></a>linux常用命令</h2><p>显示磁盘使用情况</p><pre><code class="shell">df -h # 显示磁盘空间使用情况du -h --max_depth=1 # 显示当前目录的磁盘使用情况</code></pre><p>查看指定端口的进程信息</p><pre><code class="sh">lsof -i :8888</code></pre><p>指定显卡用于后台执行程序</p><pre><code class="sh">CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python demo.py > out.log 2>&1 &</code></pre><p>查看进程信息</p><pre><code class="sh">ps # 显示当前用户的所有进程(不包括进程调用的子进程)ps -aux # 显示所有用户的进程详细信息ps -aux | grep xxx # 查看指定进程信息(如 ps -aux | grep python )top # 实时显示系统中各个进程的资源占用情况(所有用户)、q 退出top -u xxx # 实时显示系统中各个进程的资源占用情况(指定用户)top -u xxx | grep yyy # 实时显示系统中指定进程的资源占用情况(指定用户)</code></pre><p>压缩包分包以及合并</p><pre><code class="shell">split -b 500m test.tar archive.part # 500MB为每个分包的大小, archive.part是分包的前缀cat archive.part.* > test.tar # 合包</code></pre>]]></content>
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<title>shell批量下载文件</title>
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<content type="html"><![CDATA[<h2 id="shell-批量下载文件"><a href="#shell-批量下载文件" class="headerlink" title="shell 批量下载文件"></a>shell 批量下载文件</h2><p>使用 shell 脚本可以批量下载文件(以 wget 命令为例)</p><pre><code class="shell">#!/bin/bash# 文件数组files=("https://example.com/1.txt" "https://example.com/1.txt")# 下载目录download_dir="/download/"for url in "${files[@]}"do # 提取文件名 filename=$(basename "$url") # 下载文件 echo "正在下载文件: $filename" wget "$url" -o "$download_dir" --progress=bar:force # 检查是否下载成功 if [ $? -eq 0 ] then echo "$filename 下载成功" else echo "$filename 下载失败" fidone</code></pre>]]></content>
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<title>Gitalk</title>
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<content type="html"><![CDATA[<h2 id="Gitalk"><a href="#Gitalk" class="headerlink" title="Gitalk"></a>Gitalk</h2><p>Gitalk 是一个基于 Github Issue 和 Preact 开发的评论插件。详情请访问官网 <a href="https://github.com/gitalk/gitalk">Gitalk</a></p><h3 id="安装"><a href="#安装" class="headerlink" title="安装"></a>安装</h3><hr><ul><li>npm 安装</li></ul><pre><code>npm i gitalk --save </code></pre><h3 id="使用"><a href="#使用" class="headerlink" title="使用"></a>使用</h3><hr><ol><li>需要选择一个公共 github 存储库用于存储评论；然后创建 <a href="https://github.com/settings/applications/new">Github Application</a>，并填写相关信息</li><li>应用到页面上</li></ol><pre><code class="vue"><template> <div id="gitalk-container"></div></template><script> import 'gitalk/dist/gitalk.css' import Gitalk from 'gitalk' var gitalk = new Gitalk({ clientID: 'GitHub Application Client ID', clientSecret: 'GitHub Application Client Secret', repo: 'GitHub repo', owner: 'GitHub repo owner', admin: ['GitHub repo owner and collaborators'], id: location.pathname, // Ensure uniqueness and length less than 50 distractionFreeMode: false // Facebook-like distraction free mode }) gitalk.render('gitalk-container')</script></code></pre>]]></content>
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<category> 开发小工具 </category>
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<tag> 插件 </tag>
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<title>Hello World</title>
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<content type="html"><![CDATA[<p>Welcome to <a href="https://hexo.io/">Hexo</a>! This is your very first post. Check <a href="https://hexo.io/docs/">documentation</a> for more info. If you get any problems when using Hexo, you can find the answer in <a href="https://hexo.io/docs/troubleshooting.html">troubleshooting</a> or you can ask me on <a href="https://github.com/hexojs/hexo/issues">GitHub</a>.</p><h2 id="Quick-Start"><a href="#Quick-Start" class="headerlink" title="Quick Start"></a>Quick Start</h2><h3 id="Create-a-new-post"><a href="#Create-a-new-post" class="headerlink" title="Create a new post"></a>Create a new post</h3><pre><code class="bash">$ hexo new "My New Post"</code></pre><p>More info: <a href="https://hexo.io/docs/writing.html">Writing</a></p><h3 id="Run-server"><a href="#Run-server" class="headerlink" title="Run server"></a>Run server</h3><pre><code class="bash">$ hexo server</code></pre><p>More info: <a href="https://hexo.io/docs/server.html">Server</a></p><h3 id="Generate-static-files"><a href="#Generate-static-files" class="headerlink" title="Generate static files"></a>Generate static files</h3><pre><code class="bash">$ hexo generate</code></pre><p>More info: <a href="https://hexo.io/docs/generating.html">Generating</a></p><h3 id="Deploy-to-remote-sites"><a href="#Deploy-to-remote-sites" class="headerlink" title="Deploy to remote sites"></a>Deploy to remote sites</h3><pre><code class="bash">$ hexo deploy</code></pre><p>More info: <a href="https://hexo.io/docs/one-command-deployment.html">Deployment</a></p>]]></content>
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