跳转到主内容
极星编程网:以代码为星,赴技术山海!

GPU服务器的多用户配置方法

目录(一) 安装 ssh (二) 安装 ftp (三) 创建用户组和用户(四) 安装配置 Anaconda实验室刚配置了一台超微的GPU服务器,为了组里做深度学习算法的同学都能用上,做了如下配置。记录下来,供大家和自己以后参考。

以下操作均在root账户下进行,操作系统版本:Ubuntu 18.04.5 LTS (一) 安装 ssh安装 openssh-serverapt-get install openssh-server启动服务service ssh start配置sshvim /etc/ssh/sshd_config注释PermitRootLogin prohibit-password添加PermitRootLogin yes配置防火墙(非常重要!!!)

ufw allow 22/tcp(二) 安装 ftp安装 vsftpdapt-get install vsftpd配置 vsftpdvim /etc/vsftpd.conf

修改:

local_enable=YES write_enable=YES添加被动服务模式(有些ftp客户端(如FileZilla)默认连接方式是被动服务模式):pasv_min_port=60000 pasv_max_port=61000重启服务器service vsftpd restart配置防火墙(非常重要!!!)

ufw allow 21/tcp ufw allow 60000:61000/tcp(三) 创建用户组和用户创建用户组groupadd StudentGroup创建用户(指定用户主目录),并添加到用户组useradd -d /mnt/proj/stu/username -m -g StudentGroup -s /bin/bash username修改用户密码passwd username(四) 安装配置 Anaconda安装Anaconda

安装位置选择 /mnt/proj/software/anaconda3移交Anaconda目录管理权给StudentGroupchgrp -R StudentGroup /mnt/proj/software/anaconda3设置权限chmod 770 -R /mnt/proj/software/anaconda3配置环境变量vim /etc/profile

添加:

export PATH=/mnt/proj/software/anaconda3/bin:$PATH

激活:

export PATH=/mnt/proj/software/anaconda3/bin:$PATH到此这篇关于GPU服务器的多用户配置的文章就介绍到这了,更多相关GPU服务器配置内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

您可能感兴趣的文章:浅谈多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置CentOS 7搭建Linux GPU服务器的教程

相关文章