Ansible配置深度学习服务器的实践指南

资源摘要信息:"ansible-deep-server" 1. Ansible配置和使用背景: Ansible是一个自动化配置管理和应用部署工具，广泛应用于IT系统中实现自动化运维。Ansible使用剧本（Playbook）来描述系统的配置和部署步骤，通过SSH连接到远程服务器上执行任务。该文档介绍了一个专门针对深度学习服务器的Ansible配置，允许用户在不需要root权限的情况下安装和配置深度学习所需的软件包。 2. 深度学习服务器Ansible配置特点: - 无需root权限：所有操作和安装的文件都限制在用户的$HOME/.local/目录下，避免对系统级文件造成影响，简化了安装过程。 - 使用官方源代码：配置遵循了严格的软件源选择标准，不依赖于第三方工具或非官方版本，确保了系统的稳定性和安全性。 - 软件包版本管理：清晰地列出了安装的软件包及其版本，包括CMake、git、curl、Python、numpy、OpenBLAS、OpenCV、英特尔TBB、CUDA和CUDNN，这些都是深度学习和机器学习项目常用的工具和库。 3. 已安装的软件包及其版本: - CMake: 版本为3.8.2，CMake是一个跨平台的自动化构建工具，广泛用于软件项目的构建过程。 - git: 版本为2.14.1，是一个分布式版本控制系统，对于协同开发和版本控制极为重要。 - curl: 版本为7.55.0，是一个命令行工具，用于在各种协议下传输数据，常用于脚本中获取数据。 - Python: 版本为3.6.2，是深度学习领域广泛应用的编程语言，版本号指明了兼容性和稳定性。 - numpy: 版本为1.13.1，是一个高性能的数学库，为Python提供了大量的数学函数支持。 - OpenBLAS: 版本为0.2.20，是一个开源的BLAS（基础线性代数子程序库）实现，用于高性能数值计算。 - OpenCV: 版本为3.3.0，是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，常用于图像和视频处理。 - 英特尔TBB（Threading Building Blocks）: 发布于2017年，是并行编程的C++模板库，用于简化多线程编程。 - CUDA: 支持的版本为7.5或8.0，这取决于NVIDIA驱动程序的版本，CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，可以利用NVIDIA GPU进行计算。 - CUDNN（CUDA深度神经网络库）: 版本为6.0，它是专门为深度神经网络设计的GPU加速库，能够大大加快深度学习的计算。 4. 使用Ansible配置深度学习服务器的要求: - Ansible版本要求为2.2+，这是执行脚本的最低版本要求。 - 本地机器上需安装Python，因为Ansible是基于Python开发的。 5. Ansible配置的使用说明: - 编辑hosts文件：用户需要编辑Ansible的inventory文件，即hosts文件，该文件列出了所有被管理的主机和组。 - 下载CUDA文件：在roles/cuda/files/下下载CUDA文件，这可能涉及到从NVIDIA官方网站或其他来源获取适合的CUDA安装包。 - 执行命令：在安装和配置好Ansible及环境后，使用命令`ansible-playbook -i hosts site.yml`来执行Ansible剧本，开始自动化安装和配置深度学习服务器的过程。 6. Ansible-deep-server项目文件结构: - 项目名称: ansible-deep-server - 压缩包子文件的文件名称列表: ansible-deep-server-master - 项目结构可能包含一个或多个playbooks、roles、tasks和templates文件夹，以及相关的inventory文件（如hosts）、变量文件（如vars.yml）和剧本文件（如site.yml）。 - roles文件夹下会按照不同功能的软件划分子文件夹，如cuda、python等。 - files文件夹内可能包含需要在远程服务器上使用的安装包或配置文件。 - tasks文件夹内包含了用于执行具体任务的YAML文件，每个文件定义了一系列的执行命令或操作。 - templates文件夹内可能包含了用于生成配置文件的模板。 - site.yml是主剧本文件，引用了各个roles下的任务，并定义了执行顺序和依赖关系。